W miarę jak sztuczna inteligencja (AI) rozwija się i integruje z różnymi branżami, firmy stoją przed kluczowym wyzwaniem: maksymalizacją wartości, jaką można uzyskać z tych potężnych technologii. Kluczowym aspektem tego wyzwania jest zrozumienie ekonomii wnioskowania, czyli procesu wykorzystywania wytrenowanego modelu AI do generowania przewidywań lub wyników z nowych danych.
Wnioskowanie stwarza unikalne zapotrzebowanie na moc obliczeniową w porównaniu z trenowaniem modelu. Podczas gdy trenowanie wiąże się ze znacznym kosztem początkowym związanym z przetwarzaniem ogromnych zbiorów danych i identyfikacją wzorców, wnioskowanie generuje bieżące koszty z każdą interakcją. Każde zapytanie lub dane wejściowe przesłane do modelu uruchamiają generowanie tokenów, podstawowych jednostek danych, a każdy token wiąże się z kosztem obliczeniowym.
Dlatego w miarę jak modele AI stają się bardziej wyrafinowane i powszechnie stosowane, wzrasta liczba generowanych tokenów, co prowadzi do wyższych kosztów obliczeniowych. Dla organizacji, które chcą skutecznie wykorzystać AI, celem jest generowanie dużej liczby tokenów z optymalną szybkością, dokładnością i jakością usług, przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów obliczeniowych pod kontrolą.
Ekosystem AI aktywnie realizuje strategie mające na celu obniżenie kosztów wnioskowania i poprawę wydajności. Postępy w optymalizacji modeli, w połączeniu z rozwojem energooszczędnej, akcelerowanej infrastruktury obliczeniowej i kompleksowych rozwiązań full-stack, przyczyniły się do spadkowej tendencji kosztów wnioskowania w ciągu ostatniego roku.
Według raportu AI Index 2025 Uniwersytetu Stanforda Institute for Human-Centered AI, koszt wnioskowania dla systemu o wydajności na poziomie GPT-3.5 dramatycznie spadł między listopadem 2022 a październikiem 2024. Spadły również koszty sprzętu, a efektywność energetyczna poprawia się co roku. Dodatkowo, modele open-weight zmniejszają różnicę w wydajności w stosunku do modeli zamkniętych, co dodatkowo zmniejsza bariery we wdrażaniu zaawansowanej AI.
Wraz z postępem modeli, wzrostem zapotrzebowania i produkcją większej liczby tokenów, organizacje muszą skalować swoje zasoby obliczeniowe, aby zapewnić narzędzia do wnioskowania AI następnej generacji. Niedopełnienie tego obowiązku może skutkować wzrostem kosztów i zużycia energii.
Ten artykuł zawiera podstawowe informacje na temat ekonomii wnioskowania, umożliwiając organizacjom opracowywanie wydajnych, opłacalnych i skalowalnych rozwiązań AI.
Kluczowe Koncepcje w Ekonomii Wnioskowania AI
Zapoznanie się z podstawową terminologią ekonomii wnioskowania AI jest kluczowe dla zrozumienia jej znaczenia.
Tokeny: Podstawowe jednostki danych w modelu AI, pochodzące z tekstu, obrazów, audio i wideo podczas trenowania. Tokenizacja polega na dzieleniu danych na mniejsze, łatwe w zarządzaniu jednostki. Podczas trenowania model uczy się relacji między tokenami, co umożliwia mu przeprowadzanie wnioskowania i generowanie dokładnych wyników.
Przepustowość (Throughput): Ilość danych, którą model może przetworzyć i wygenerować w określonym czasie, często mierzona w tokenach na sekundę. Wyższa przepustowość oznacza bardziej efektywne wykorzystanie zasobów infrastruktury.
Opóźnienie (Latency): Opóźnienie czasowe między wprowadzeniem zapytania a otrzymaniem odpowiedzi modelu. Niższe opóźnienie przekłada się na szybsze odpowiedzi i lepsze wrażenia użytkownika. Kluczowe wskaźniki opóźnienia obejmują:
- Czas do Pierwszego Tokenu (Time to First Token - TTFT): Czas potrzebny modelowi na wygenerowanie pierwszego tokenu wyjściowego po otrzymaniu zapytania od użytkownika, odzwierciedlający początkowy czas przetwarzania.
- Czas na Token Wyjściowy (Time per Output Token - TPOT): Średni czas generowania kolejnych tokenów, znany również jako ‘opóźnienie między tokenami’ lub ‘opóźnienie token-to-token’.
Chociaż TTFT i TPOT są przydatnymi punktami odniesienia, skupianie się wyłącznie na nich może prowadzić do suboptymalnej wydajności lub wzrostu kosztów.
Użyteczna przepustowość (Goodput): Holistyczny wskaźnik, który mierzy przepustowość osiągniętą przy jednoczesnym utrzymaniu docelowych poziomów TTFT i TPOT. Użyteczna przepustowość zapewnia bardziej kompleksowy wgląd w wydajność systemu, zapewniając zgodność między przepustowością, opóźnieniem i kosztem w celu wspierania efektywności operacyjnej i pozytywnego doświadczenia użytkownika.
Efektywność energetyczna: Miara tego, jak skutecznie system AI przekształca energię w moc obliczeniową, wyrażona jako wydajność na wat. Platformy akcelerowanego przetwarzania mogą pomóc organizacjom w maksymalizacji liczby tokenów na wat i minimalizacji zużycia energii.
Prawa Skalowania i Koszt Wnioskowania
Trzy prawa skalowania AI zapewniają dalszy wgląd w ekonomię wnioskowania:
Skalowanie przedtrenowania (Pretraining Scaling): Oryginalne prawo skalowania, które pokazuje, że zwiększenie rozmiaru zbioru danych treningowych, liczby parametrów modelu i zasobów obliczeniowych prowadzi do przewidywalnej poprawy inteligencji i dokładności modelu.
Potrenowanie (Post-training): Proces, w którym modele są dostrajane do konkretnych zadań i aplikacji. Techniki takie jak generowanie rozszerzone o wyszukiwanie (Retrieval-Augmented Generation - RAG) mogą poprawić dokładność poprzez pobieranie odpowiednich informacji z baz danych przedsiębiorstwa.
Skalowanie w czasie testowania (Test-time Scaling): Znane również jako ‘długie myślenie’ lub ‘wnioskowanie’, ta technika obejmuje alokację dodatkowych zasobów obliczeniowych podczas wnioskowania w celu oceny wielu możliwych wyników przed wybraniem najlepszej odpowiedzi.
Chociaż techniki potrenowania i skalowania w czasie testowania stają się coraz bardziej wyrafinowane, przedtrenowanie pozostaje kluczowym aspektem skalowania modeli i wspierania tych zaawansowanych technik.
Osiągnięcie Opłacalnej AI dzięki Podejściu Full-Stack
Modele, które wykorzystują skalowanie w czasie testowania, generują wiele tokenów w celu rozwiązania złożonych problemów, co skutkuje dokładniejszymi i bardziej trafnymi wynikami, ale także wyższymi kosztami obliczeniowymi w porównaniu z modelami, które przechodzą tylko przedtrenowanie i potrenowanie.
Inteligentniejsze rozwiązania AI wymagają generowania większej liczby tokenów w celu rozwiązywania złożonych zadań, podczas gdy wysoka jakość obsługi wymaga generowania tych tokenów tak szybko, jak to możliwe. Im inteligentniejszy i szybszy jest model AI, tym większą wartość zapewnia firmom i klientom.
Organizacje muszą skalować swoje zasoby obliczeniowe, aby dostarczać narzędzia do wnioskowania AI, które poradzą sobie ze złożonym rozwiązywaniem problemów, kodowaniem i planowaniem wieloetapowym bez ponoszenia nadmiernych kosztów.
Wymaga to zarówno zaawansowanego sprzętu, jak i w pełni zoptymalizowanego stosu oprogramowania. Plan rozwoju produktów NVIDIA AI factory ma na celu zaspokojenie tych wymagań obliczeniowych i rozwiązanie problemów związanych z wnioskowaniem przy jednoczesnej poprawie wydajności.
Fabryki AI integrują wysokowydajną infrastrukturę AI, szybką sieć i zoptymalizowane oprogramowanie, aby umożliwić inteligencję na dużą skalę. Komponenty te zostały zaprojektowane tak, aby były elastyczne i programowalne, co pozwala firmom priorytetowo traktować obszary krytyczne dla ich modeli lub potrzeb w zakresie wnioskowania.
Aby usprawnić operacje podczas wdrażania ogromnych modeli wnioskowania AI, fabryki AI działają na wysokowydajnym systemie zarządzania wnioskowaniem o niskim opóźnieniu. System ten zapewnia szybkość i przepustowość potrzebną do wnioskowania AI przy najniższym możliwym koszcie, maksymalizując generowanie przychodów z tokenów.
Dzięki zrozumieniu i uwzględnieniu ekonomii wnioskowania, organizacje mogą odblokować pełny potencjał AI i osiągnąć znaczne zwroty z inwestycji. Strategiczne podejście, które uwzględnia kluczowe wskaźniki, prawa skalowania i znaczenie rozwiązania full-stack, jest niezbędne do budowania wydajnych, opłacalnych i dochodowych aplikacji AI.