Как искусственный интеллект продолжает стремительно развиваться и интегрироваться в различные отрасли, предприятия сталкиваются с важнейшей задачей: максимизировать ценность, извлекаемую из этих мощных технологий. Ключевой аспект этой задачи заключается в понимании экономики инференса, процесса использования обученной модели ИИ для генерации прогнозов или результатов на основе новых данных.
Инференс предъявляет уникальные вычислительные требования по сравнению с обучением модели. В то время как обучение влечет за собой значительные первоначальные затраты на обработку огромных наборов данных и выявление закономерностей, инференс влечет за собой текущие затраты с каждым взаимодействием. Каждый запрос или ввод, отправленный в модель, запускает генерацию токенов, фундаментальных единиц данных, и каждый токен несет в себе вычислительные затраты.
Таким образом, по мере того как модели ИИ становятся все более сложными и широко используемыми, объем генерируемых токенов увеличивается, что приводит к увеличению вычислительных расходов. Для организаций, стремящихся эффективно использовать ИИ, цель состоит в том, чтобы генерировать большой объем токенов с оптимальной скоростью, точностью и качеством обслуживания, одновременно контролируя вычислительные затраты.
Экосистема ИИ активно реализует стратегии по снижению затрат на инференс и повышению эффективности. Усовершенствования в оптимизации моделей, в сочетании с разработкой энергоэффективной инфраструктуры ускоренных вычислений и комплексных полнофункциональных решений, способствовали тенденции к снижению затрат на инференс за последний год.
Согласно отчету AI Index Report 2025 Стэнфордского университета, Института ИИ, ориентированного на человека, стоимость инференса для системы с производительностью уровня GPT-3.5 значительно снизилась в период с ноября 2022 года по октябрь 2024 года. Стоимость оборудования также снизилась, а энергоэффективность улучшается ежегодно. Кроме того, модели с открытым весом сокращают разрыв в производительности с закрытыми моделями, что еще больше снижает барьеры для внедрения передового ИИ.
По мере того как модели совершенствуются, создают больший спрос и производят больше токенов, организации должны масштабировать свои ресурсы ускоренных вычислений, чтобы предоставлять инструменты рассуждения ИИ следующего поколения. Невыполнение этого требования может привести к увеличению затрат и энергопотребления.
Эта статья предоставляет основополагающее понимание экономики инференса, позволяя организациям разрабатывать эффективные, экономически выгодные и масштабируемые решения ИИ.
Ключевые Концепции в Экономике Инференса ИИ
Ознакомление с основной терминологией экономики инференса ИИ имеет решающее значение для понимания ее важности.
Токены: Основные единицы данных в модели ИИ, полученные из текста, изображений, аудио и видео во время обучения. Токенизация включает в себя разбиение данных на более мелкие, управляемые единицы. Во время обучения модель изучает взаимосвязи между токенами, что позволяет ей выполнять инференс и генерировать точные результаты.
Пропускная способность: Объем данных, который модель может обработать и вывести за определенный период времени, часто измеряется в токенах в секунду. Более высокая пропускная способность указывает на более эффективное использование инфраструктурных ресурсов.
Задержка: Задержка по времени между вводом запроса и получением ответа модели. Более низкая задержка означает более быстрые ответы и лучшее взаимодействие с пользователем. Ключевые показатели задержки включают:
- Время до первого токена (TTFT): Время, необходимое модели для создания первого выходного токена после получения запроса пользователя, отражает время начальной обработки.
- Время на выходной токен (TPOT): Среднее время генерации последующих токенов, также известное как ‘межтокенная задержка’ или ‘задержка от токена к токену’.
Хотя TTFT и TPOT являются полезными ориентирами, сосредоточение внимания исключительно на них может привести к неоптимальной производительности или увеличению затрат.
Полезная пропускная способность (Goodput): Целостный показатель, который измеряет пропускную способность, достигнутую при поддержании целевых уровней TTFT и TPOT. Goodput обеспечивает более полное представление о производительности системы, обеспечивая соответствие между пропускной способностью, задержкой и стоимостью для поддержки операционной эффективности и положительного пользовательского опыта.
Энергоэффективность: Мера того, насколько эффективно система ИИ преобразует мощность в вычислительный вывод, выраженная как производительность на ватт. Платформы ускоренных вычислений могут помочь организациям максимизировать количество токенов на ватт и минимизировать потребление энергии.
Законы Масштабирования и Стоимость Инференса
Три закона масштабирования ИИ дают дополнительное представление об экономике инференса:
Масштабирование предварительного обучения: Исходный закон масштабирования, который демонстрирует, что увеличение размера набора данных обучения, количества параметров модели и вычислительных ресурсов приводит к предсказуемым улучшениям интеллекта и точности модели.
Пост-обучение: Процесс, в котором модели точно настраиваются для конкретных задач и приложений. Такие методы, как генерация, дополненная извлечением (RAG), могут повысить точность путем извлечения релевантной информации из баз данных предприятия.
Масштабирование во время тестирования: Также известное как ‘долгое обдумывание’ или ‘рассуждение’, этот метод включает в себя выделение дополнительных вычислительных ресурсов во время инференса для оценки нескольких возможных результатов перед выбором наилучшего ответа.
Хотя методы пост-обучения и масштабирования во время тестирования становятся все более сложными, предварительное обучение остается важнейшим аспектом масштабирования моделей и поддержки этих передовых методов.
Достижение Прибыльного ИИ с Полнофункциональным Подходом
Модели, использующие масштабирование во время тестирования, генерируют несколько токенов для решения сложных проблем, что приводит к более точным и релевантным результатам, но также и к более высоким вычислительным затратам по сравнению с моделями, которые проходят только предварительное обучение и пост-обучение.
Более интеллектуальные решения ИИ требуют генерации большего количества токенов для решения сложных задач, в то время как высококачественный пользовательский опыт требует генерации этих токенов как можно быстрее. Чем более интеллектуальной и быстрой является модель ИИ, тем большую ценность она предоставляет предприятиям и клиентам.
Организациям необходимо масштабировать свои ресурсы ускоренных вычислений, чтобы предоставлять инструменты рассуждения ИИ, которые могут обрабатывать сложное решение проблем, кодирование и многоэтапное планирование, не неся чрезмерных затрат.
Это требует как современного оборудования, так и полностью оптимизированного программного стека. Дорожная карта продуктов AI factory от NVIDIA разработана для удовлетворения этих вычислительных требований и решения сложностей инференса при одновременном повышении эффективности.
AI factories объединяют высокопроизводительную инфраструктуру ИИ, высокоскоростные сети и оптимизированное программное обеспечение для обеспечения интеллекта в масштабе. Эти компоненты спроектированы как гибкие и программируемые, что позволяет предприятиям расставлять приоритеты в областях, критически важных для их моделей или потребностей в инференсе.
Для оптимизации операций при развертывании массивных моделей рассуждения ИИ, AI factories работают на высокопроизводительной системе управления инференсом с низкой задержкой. Эта система обеспечивает скорость и пропускную способность, необходимые для рассуждений ИИ, при минимально возможных затратах, максимизируя генерацию дохода от токенов.
Понимая и решая экономику инференса, организации могут раскрыть весь потенциал ИИ и добиться значительной отдачи от своих инвестиций. Стратегический подход, учитывающий ключевые показатели, законы масштабирования и важность полнофункционального решения, имеет важное значение для создания эффективных, экономически выгодных и прибыльных приложений ИИ.