కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడం: అనుమితుల ఆర్థికశాస్త్రం
కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial Intelligence - AI) యొక్క వేగవంతమైన పరిణామం మరియు వివిధ పరిశ్రమలలో దాని అనుసంధానం కొనసాగుతున్నందున, వ్యాపారాలు ఒక కీలకమైన సవాలును ఎదుర్కొంటున్నాయి: ఈ శక్తివంతమైన సాంకేతికతల నుండి పొందిన విలువను గరిష్టీకరించడం. ఈ సవాలులోని ఒక ముఖ్యమైన అంశం అనుమితుల ఆర్థికశాస్త్రాన్ని (Economics of Inference) అర్థం చేసుకోవడం. శిక్షణ పొందిన AI నమూనాను ఉపయోగించి కొత్త డేటా నుండి అంచనాలు లేదా అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేసే ప్రక్రియనే అనుమితి అంటారు.
నమూనా శిక్షణతో పోలిస్తే అనుమితి ప్రత్యేకమైన గణన డిమాండ్‌ను కలిగి ఉంటుంది. శిక్షణలో విస్తారమైన డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు నమూనాలను గుర్తించడానికి గణనీయమైన ముందస్తు ఖర్చు ఉంటుంది, అయితే అనుమితి ప్రతి పరస్పర చర్యతో కొనసాగుతున్న ఖర్చులను కలిగి ఉంటుంది. నమూనాకు సమర్పించిన ప్రతి ప్రాంప్ట్ (prompt) లేదా ఇన్‌పుట్ (input), డేటా యొక్క ప్రాథమిక యూనిట్లైన టోకెన్‌ల (tokens) ఉత్పత్తిని ప్రేరేపిస్తుంది మరియు ప్రతి టోకెన్ గణన వ్యయాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
కాబట్టి, AI నమూనాలు మరింత అధునాతనంగా మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నందున, ఉత్పత్తి చేయబడిన టోకెన్‌ల పరిమాణం పెరుగుతుంది, దీని వలన గణన ఖర్చులు కూడా పెరుగుతాయి. AIని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించాలనుకునే సంస్థలకు, గణన ఖర్చులను అదుపులో ఉంచుకుంటూనే, సరైన వేగం, ఖచ్చితత్వం మరియు నాణ్యమైన సేవతో అధిక సంఖ్యలో టోకెన్‌లను ఉత్పత్తి చేయడమే లక్ష్యం.
అనుమితి ఖర్చులను తగ్గించడానికి మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి AI పర్యావరణ వ్యవస్థ చురుకుగా వ్యూహాలను అనుసరిస్తోంది. నమూనా ఆప్టిమైజేషన్‌లో (model optimization) పురోగతులు, శక్తి-సమర్థవంతమైన యాక్సిలరేటెడ్ కంప్యూటింగ్ (accelerated computing) మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి మరియు సమగ్రమైన పూర్తి-స్థాయి పరిష్కారాలు గత సంవత్సరం అనుమితి ఖర్చులలో తగ్గుదలకి దోహదపడ్డాయి.
స్టాన్‌ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఫర్ హ్యూమన్-సెంటర్డ్ AI యొక్క 2025 AI ఇండెక్స్ రిపోర్ట్ ప్రకారం, GPT-3.5-స్థాయి పనితీరు కలిగిన వ్యవస్థకు అనుమితి వ్యయం నవంబర్ 2022 మరియు అక్టోబర్ 2024 మధ్య నాటకీయంగా తగ్గింది. హార్డ్‌వేర్ ఖర్చులు కూడా తగ్గాయి, శక్తి సామర్థ్యం ఏటా మెరుగుపడుతుంది. అదనంగా, ఓపెన్-వెయిట్ నమూనాలు క్లోజ్డ్ నమూనాలతో పనితీరు అంతరాన్ని తగ్గిస్తున్నాయి, మరింత అభివృద్ధి చెందిన AI స్వీకరణకు అవరోధాలను తగ్గిస్తున్నాయి.
నమూనాలు అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ మరియు ఎక్కువ డిమాండ్‌ను సృష్టిస్తున్న కొద్దీ మరియు ఎక్కువ టోకెన్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తున్న కొద్దీ, సంస్థలు తదుపరి తరం AI రీజనింగ్ (reasoning) సాధనాలను అందించడానికి వాటి యాక్సిలరేటెడ్ కంప్యూటింగ్ వనరులను పెంచాలి. అలా చేయడంలో విఫలమైతే ఖర్చులు మరియు శక్తి వినియోగం పెరుగుతాయి.
ఈ కథనం అనుమితుల ఆర్థికశాస్త్రం గురించి ఒక ప్రాథమిక అవగాహనను అందిస్తుంది, ఇది సంస్థలకు సమర్థవంతమైన, ఖర్చుతో కూడుకున్న మరియు విస్తరించదగిన AI పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
AI అనుమితి ఆర్థికశాస్త్రంలోని ముఖ్య భావనలు
AI అనుమితి ఆర్థికశాస్త్రం యొక్క ప్రాముఖ్యతను అర్థం చేసుకోవడానికి దానిలోని ముఖ్యమైన పదజాలంతో మిమ్మల్ని మీరు పరిచయం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
టోకెన్‌లు (Tokens): AI నమూనాలోని డేటా యొక్క ప్రధాన యూనిట్లు, శిక్షణ సమయంలో టెక్స్ట్ (text), చిత్రాలు (images), ఆడియో (audio) మరియు వీడియో (video) నుండి పొందినవి. టోకెనైజేషన్ (Tokenization) అంటే డేటాను చిన్న, నిర్వహించదగిన యూనిట్లుగా విభజించడం. శిక్షణ సమయంలో, నమూనా టోకెన్‌ల మధ్య సంబంధాలను తెలుసుకుంటుంది, ఇది అనుమితిని నిర్వహించడానికి మరియు ఖచ్చితమైన అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
త్రూపుట్ (Throughput): ఒక నమూనా నిర్దిష్ట కాల వ్యవధిలో ప్రాసెస్ చేయగల మరియు అవుట్‌పుట్ చేయగల డేటా మొత్తం, దీనిని సాధారణంగా సెకనుకు టోకెన్‌ల రూపంలో కొలుస్తారు. అధిక త్రూపుట్ మౌలిక సదుపాయాల వనరుల యొక్క మరింత సమర్థవంతమైన వినియోగాన్ని సూచిస్తుంది.
లేటెన్సీ (Latency): ఒక ప్రాంప్ట్‌ను ఇన్‌పుట్ చేసిన తర్వాత మరియు నమూనా యొక్క ప్రతిస్పందనను స్వీకరించడానికి మధ్య ఉండే సమయ ఆలస్యం. తక్కువ లేటెన్సీ అంటే వేగవంతమైన ప్రతిస్పందనలు మరియు మెరుగైన వినియోగదారు అనుభవం. ముఖ్యమైన లేటెన్సీ కొలమానాలు:
- మొదటి టోకెన్‌కు సమయం (Time to First Token - TTFT): వినియోగదారు ప్రాంప్ట్‌ను స్వీకరించిన తర్వాత నమూనా మొదటి అవుట్‌పుట్ టోకెన్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి అవసరమైన సమయం, ఇది ప్రారంభ ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది.
- అవుట్‌పుట్ టోకెన్‌కు సమయం (Time per Output Token - TPOT): తదుపరి టోకెన్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి సగటు సమయం, దీనిని ‘ఇంటర్-టోకెన్ లేటెన్సీ (inter-token latency)’ లేదా ‘టోకెన్-టు-టోకెన్ లేటెన్సీ (token-to-token latency)’ అని కూడా అంటారు.
TTFT మరియు TPOT ఉపయోగకరమైన బెంచ్‌మార్క్‌లు అయినప్పటికీ, వాటిపై మాత్రమే దృష్టి పెట్టడం వలన పనితీరు సరిగా లేకపోవడం లేదా ఖర్చులు పెరగడానికి దారితీయవచ్చు.
గుడ్‌పుట్ (Goodput): లక్ష్య TTFT మరియు TPOT స్థాయిలను కొనసాగిస్తూ సాధించిన త్రూపుట్‌ను కొలిచే ఒక సమగ్ర కొలమానం. గుడ్‌పుట్ సిస్టమ్ పనితీరు యొక్క మరింత సమగ్రమైన వీక్షణను అందిస్తుంది, కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని మరియు సానుకూల వినియోగదారు అనుభవాన్ని అందించడానికి త్రూపుట్, లేటెన్సీ మరియు వ్యయం మధ్య సమలేఖనం అయ్యేలా చూస్తుంది.
శక్తి సామర్థ్యం (Energy Efficiency): AI వ్యవస్థ ఎంత ప్రభావవంతంగా శక్తిని గణన అవుట్‌పుట్‌గా మారుస్తుందో కొలిచే కొలమానం, దీనిని వాట్‌కు పనితీరు రూపంలో వ్యక్తపరుస్తారు. యాక్సిలరేటెడ్ కంప్యూటింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు (Accelerated computing platforms) సంస్థలు వాట్‌కు టోకెన్‌లను గరిష్టీకరించడానికి మరియు శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి సహాయపడతాయి.
స్కేలింగ్ నియమాలు మరియు అనుమితి వ్యయం
మూడు AI స్కేలింగ్ నియమాలు అనుమితుల ఆర్థికశాస్త్రం గురించి మరింత అవగాహనను అందిస్తాయి:
ప్రీట్రైనింగ్ స్కేలింగ్ (Pretraining Scaling): అసలైన స్కేలింగ్ నియమం, ఇది శిక్షణ డేటాసెట్ పరిమాణం, నమూనా పరామితి గణన మరియు గణన వనరులను పెంచడం వలన నమూనా యొక్క తెలివితేటలు మరియు ఖచ్చితత్వంలో ఊహించదగిన మెరుగుదలలకు దారితీస్తుందని చూపిస్తుంది.
పోస్ట్-ట్రైనింగ్ (Post-training): నిర్దిష్ట పనులు మరియు అనువర్తనాల కోసం నమూనాలను చక్కగా తీర్చిదిద్దే ప్రక్రియ. రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (Retrieval-Augmented Generation - RAG) వంటి సాంకేతికతలు సంస్థ డేటాబేస్‌ల నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడం ద్వారా ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచుతాయి.
టెస్ట్-టైమ్ స్కేలింగ్ (Test-time Scaling): దీనిని ‘లాంగ్ థింకింగ్ (long thinking)’ లేదా ‘రీజనింగ్ (reasoning)’ అని కూడా అంటారు. ఈ సాంకేతికత ఉత్తమ సమాధానాన్ని ఎన్నుకునే ముందు బహుళ సాధ్యమయ్యే ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి అనుమితి సమయంలో అదనపు గణన వనరులను కేటాయించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
పోస్ట్-ట్రైనింగ్ మరియు టెస్ట్-టైమ్ స్కేలింగ్ సాంకేతికతలు మరింత అధునాతనంగా మారుతున్నప్పటికీ, నమూనాలను స్కేల్ చేయడానికి మరియు ఈ అధునాతన సాంకేతికతలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి ప్రీట్రైనింగ్ ఒక కీలకమైన అంశంగా మిగిలిపోయింది.
పూర్తి-స్థాయి విధానంతో లాభదాయకమైన AIని సాధించడం
టెస్ట్-టైమ్ స్కేలింగ్‌ను ఉపయోగించే నమూనాలు సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి బహుళ టోకెన్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి, దీని ఫలితంగా ప్రీట్రైనింగ్ మరియు పోస్ట్-ట్రైనింగ్‌లకు మాత్రమే గురయ్యే నమూనాలతో పోలిస్తే మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సంబంధిత అవుట్‌పుట్‌లు వస్తాయి, అయితే గణన ఖర్చులు కూడా పెరుగుతాయి.
తెలివైన AI పరిష్కారాలు సంక్లిష్టమైన పనులను పరిష్కరించడానికి ఎక్కువ టోకెన్‌లను ఉత్పత్తి చేయవలసి ఉంటుంది, అయితే అధిక-నాణ్యత గల వినియోగదారు అనుభవానికి ఈ టోకెన్‌లను వీలైనంత త్వరగా ఉత్పత్తి చేయడం అవసరం. AI నమూనా ఎంత తెలివైనదిగా మరియు వేగంగా ఉంటే, అది వ్యాపారాలు మరియు వినియోగదారులకు అంత ఎక్కువ విలువను అందిస్తుంది.
సంస్థలు అధిక ఖర్చులు లేకుండా సంక్లిష్ట సమస్య పరిష్కారం, కోడింగ్ మరియు బహుళ-దశల ప్రణాళికను నిర్వహించగల AI రీజనింగ్ సాధనాలను అందించడానికి వాటి యాక్సిలరేటెడ్ కంప్యూటింగ్ వనరులను స్కేల్ చేయాలి.
దీనికి అధునాతన హార్డ్‌వేర్ మరియు పూర్తిగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్ (software stack) రెండూ అవసరం. NVIDIA యొక్క AI ఫ్యాక్టరీ ఉత్పత్తి రోడ్‌మ్యాప్ ఈ గణన డిమాండ్లను తీర్చడానికి మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తూ అనుమితి యొక్క సంక్లిష్టతలను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడింది.
AI ఫ్యాక్టరీలు భారీ స్థాయి AI మౌలిక సదుపాయాలు, అధిక-వేగ నెట్‌వర్కింగ్ మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఏకీకృతం చేస్తాయి, తద్వారా తెలివితేటలను స్కేల్‌లో ఉపయోగించడానికి వీలు కలుగుతుంది. ఈ భాగాలు సౌకర్యవంతంగా మరియు ప్రోగ్రామబుల్‌గా ఉండేలా రూపొందించబడ్డాయి, తద్వారా వ్యాపారాలు వాటి నమూనాలు లేదా అనుమితి అవసరాలకు కీలకమైన ప్రాంతాలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి అనుమతిస్తాయి.
భారీ AI రీజనింగ్ నమూనాలను అమలు చేస్తున్నప్పుడు కార్యకలాపాలను క్రమబద్ధీకరించడానికి, AI ఫ్యాక్టరీలు అధిక-పనితీరు, తక్కువ-లేటెన్సీ అనుమితి నిర్వహణ వ్యవస్థపై (inference management system) నడుస్తాయి. ఈ వ్యవస్థ AI రీజనింగ్‌కు అవసరమైన వేగం మరియు త్రూపుట్ సాధ్యమైనంత తక్కువ ఖర్చుతో అందుబాటులో ఉండేలా చేస్తుంది, టోకెన్ ఆదాయ ఉత్పత్తిని గరిష్టీకరిస్తుంది.
అనుమితుల ఆర్థికశాస్త్రాన్ని అర్థం చేసుకోవడం మరియు పరిష్కరించడం ద్వారా, సంస్థలు AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయగలవు మరియు వాటి పెట్టుబడులపై గణనీయమైన రాబడిని పొందగలవు. కీలక కొలమానాలు, స్కేలింగ్ నియమాలు మరియు పూర్తి-స్థాయి పరిష్కారం యొక్క ప్రాముఖ్యతను పరిగణనలోకి తీసుకునే వ్యూహాత్మక విధానం సమర్థవంతమైన, ఖర్చుతో కూడుకున్న మరియు లాభదాయకమైన AI అనువర్తనాలను రూపొందించడానికి అవసరం.