À medida que a inteligência artificial continua sua rápida evolução e integração em várias indústrias, as empresas enfrentam um desafio crucial: maximizar o valor derivado dessas tecnologias poderosas. Um aspecto chave desse desafio reside na compreensão da economia da inferência, o processo de usar um modelo de IA treinado para gerar previsões ou resultados a partir de novos dados.
Inference apresenta uma demanda computacional única em comparação com o treinamento do modelo. Enquanto o treinamento envolve um custo inicial significativo para processar vastos conjuntos de dados e identificar padrões, a inferência acarreta custos contínuos a cada interação. Cada prompt ou entrada submetida ao modelo desencadeia a geração de tokens, as unidades fundamentais de dados, e cada token acarreta um custo computacional.
Portanto, à medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados e amplamente utilizados, o volume de tokens gerados aumenta, levando a maiores despesas computacionais. Para as organizações que procuram aproveitar a IA de forma eficaz, o objetivo é gerar um alto volume de tokens com velocidade, precisão e qualidade de serviço ideais, mantendo os custos computacionais sob controle.
O ecossistema de IA tem procurado ativamente estratégias para reduzir os custos de inferência e melhorar a eficiência. Os avanços na otimização de modelos, juntamente com o desenvolvimento de infraestrutura de computação acelerada com eficiência energética e soluções abrangentes de pilha completa, contribuíram para uma tendência de queda nos custos de inferência no último ano.
De acordo com o Relatório do Índice de IA de 2025 do Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Humano da Universidade de Stanford, o custo de inferência para um sistema com desempenho de nível GPT-3.5 diminuiu drasticamente entre novembro de 2022 e outubro de 2024. Os custos de hardware também caíram, com a eficiência energética melhorando anualmente. Além disso, os modelos de peso aberto estão diminuindo a lacuna de desempenho com os modelos fechados, reduzindo ainda mais as barreiras à adoção avançada de IA.
À medida que os modelos avançam, criam mais demanda e produzem mais tokens, as organizações devem dimensionar seus recursos de computação acelerada para fornecer a próxima geração de ferramentas de raciocínio de IA. Não fazer isso pode resultar em aumento de custos e consumo de energia.
Este artigo fornece uma compreensão fundamental da economia da inferência, capacitando as organizações a desenvolver soluções de IA eficientes, econômicas e escaláveis.
Conceitos-Chave na Economia da Inferência de IA
Familiarizar-se com a terminologia essencial da economia da inferência de IA é crucial para compreender a sua importância.
Tokens: As unidades centrais de dados dentro de um modelo de IA, derivadas de texto, imagens, áudio e vídeo durante o treinamento. A tokenização envolve a divisão de dados em unidades menores e gerenciáveis. Durante o treinamento, o modelo aprende as relações entre os tokens, permitindo que ele realize inferência e gere resultados precisos.
Throughput (Vazão): A quantidade de dados que um modelo pode processar e gerar em um período de tempo específico, geralmente medida em tokens por segundo. Um throughput mais alto indica um uso mais eficiente dos recursos de infraestrutura.
Latency (Latência): O atraso de tempo entre a entrada de um prompt e o recebimento da resposta do modelo. Uma latência mais baixa se traduz em respostas mais rápidas e uma melhor experiência do usuário. As principais métricas de latência incluem:
- Time to First Token (TTFT) (Tempo para o Primeiro Token): O tempo necessário para o modelo produzir o primeiro token de saída após receber um prompt do usuário, refletindo o tempo de processamento inicial.
- Time per Output Token (TPOT) (Tempo por Token de Saída): O tempo médio para gerar tokens subsequentes, também conhecido como ‘latência entre tokens’ ou ‘latência token a token’.
Embora TTFT e TPOT sejam benchmarks úteis, focar-se apenas neles pode levar a um desempenho subótimo ou aumento de custos.
Goodput: Uma métrica holística que mede o throughput alcançado, mantendo os níveis de TTFT e TPOT alvo. O goodput fornece uma visão mais abrangente do desempenho do sistema, garantindo o alinhamento entre throughput, latência e custo para suportar a eficiência operacional e uma experiência positiva para o usuário.
Energy Efficiency (Eficiência Energética): Uma medida de quão efetivamente um sistema de IA converte energia em saída computacional, expressa como desempenho por watt. As plataformas de computação acelerada podem ajudar as organizações a maximizar os tokens por watt e minimizar o consumo de energia.
Leis de Escala e Custo de Inferência
As três leis de escala da IA fornecem mais informações sobre a economia da inferência:
Pretraining Scaling (Escalonamento de Pré-Treinamento): A lei de escala original, que demonstra que aumentar o tamanho do conjunto de dados de treinamento, a contagem de parâmetros do modelo e os recursos computacionais leva a melhorias previsíveis na inteligência e precisão do modelo.
Post-training (Pós-Treinamento): Um processo onde os modelos são ajustados para tarefas e aplicações específicas. Técnicas como a geração aumentada de recuperação (RAG) podem melhorar a precisão, recuperando informações relevantes de bancos de dados corporativos.
Test-time Scaling (Escalonamento em Tempo de Teste): Também conhecido como ‘pensamento longo’ ou ‘raciocínio’, esta técnica envolve a alocação de recursos computacionais adicionais durante a inferência para avaliar vários resultados possíveis antes de selecionar a melhor resposta.
Embora as técnicas de pós-treinamento e escalonamento em tempo de teste estejam se tornando cada vez mais sofisticadas, o pré-treinamento permanece um aspecto crucial do escalonamento de modelos e do suporte a essas técnicas avançadas.
Alcançando IA Lucrativa com uma Abordagem de Pilha Completa
Os modelos que aproveitam o escalonamento em tempo de teste geram vários tokens para abordar problemas complexos, resultando em saídas mais precisas e relevantes, mas também em custos computacionais mais altos em comparação com os modelos que passam apenas por pré-treinamento e pós-treinamento.
Soluções de IA mais inteligentes necessitam da geração de mais tokens para resolver tarefas complexas, enquanto uma experiência de usuário de alta qualidade requer a geração desses tokens o mais rápido possível. Quanto mais inteligente e rápido for um modelo de IA, mais valor ele fornece para empresas e clientes.
As organizações precisam dimensionar seus recursos de computação acelerada para fornecer ferramentas de raciocínio de IA que possam lidar com a resolução de problemas complexos, codificação e planejamento de várias etapas sem incorrer em custos excessivos.
Isso requer hardware avançado e uma pilha de software totalmente otimizada. O roteiro de produtos da fábrica de IA da NVIDIA foi projetado para atender a essas demandas computacionais e abordar as complexidades da inferência, melhorando a eficiência.
As fábricas de IA integram infraestrutura de IA de alto desempenho, rede de alta velocidade e software otimizado para permitir inteligência em escala. Esses componentes são projetados para serem flexíveis e programáveis, permitindo que as empresas priorizem áreas críticas para seus modelos ou necessidades de inferência.
Para agilizar as operações ao implantar modelos massivos de raciocínio de IA, as fábricas de IA são executadas em um sistema de gerenciamento de inferência de alto desempenho e baixa latência. Este sistema garante que a velocidade e o throughput necessários para o raciocínio de IA sejam atendidos com o menor custo possível, maximizando a geração de receita de tokens.
Ao entender e abordar a economia da inferência, as organizações podem desbloquear todo o potencial da IA e obter retornos significativos sobre seus investimentos. Uma abordagem estratégica que considere as principais métricas, as leis de escala e a importância de uma solução de pilha completa é essencial para construir aplicações de IA eficientes, econômicas e lucrativas.