เศรษฐศาสตร์ของการอนุมาน AI

ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์มีการพัฒนาและบูรณาการเข้าสู่อุตสาหกรรมต่างๆ อย่างรวดเร็ว ธุรกิจต่างๆ เผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ นั่นคือการเพิ่มมูลค่าที่ได้รับจากเทคโนโลยีอันทรงพลังเหล่านี้ให้สูงสุด แง่มุมที่สำคัญของความท้าทายนี้อยู่ที่การทำความเข้าใจเศรษฐศาสตร์ของการอนุมาน ซึ่งเป็นกระบวนการใช้โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกฝนเพื่อสร้างการคาดการณ์หรือผลลัพธ์จากข้อมูลใหม่

การอนุมานนำเสนอความต้องการด้านการคำนวณที่เป็นเอกลักษณ์เมื่อเทียบกับการฝึกโมเดล ในขณะที่การฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายล่วงหน้าที่สำคัญสำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการระบุรูปแบบ การอนุมานจะทำให้เกิดค่าใช้จ่ายต่อเนื่องกับการโต้ตอบแต่ละครั้ง แต่ละพรอมต์หรืออินพุตที่ส่งไปยังโมเดลจะกระตุ้นการสร้างโทเค็น ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลพื้นฐาน และแต่ละโทเค็นมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณ

ดังนั้น เมื่อโมเดล AI มีความซับซ้อนมากขึ้นและมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย ปริมาณของโทเค็นที่สร้างขึ้นจะเพิ่มขึ้น ซึ่งนำไปสู่ค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่สูงขึ้น สำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI อย่างมีประสิทธิภาพ เป้าหมายคือการสร้างโทเค็นจำนวนมากด้วยความเร็ว ความแม่นยำ และคุณภาพการบริการที่เหมาะสมที่สุด ในขณะที่ควบคุมค่าใช้จ่ายในการคำนวณ

ระบบนิเวศ AI ได้ดำเนินการตามกลยุทธ์ต่างๆ อย่างแข็งขันเพื่อลดต้นทุนการอนุมานและปรับปรุงประสิทธิภาพ ความก้าวหน้าในการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล ควบคู่ไปกับการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณแบบเร่งความเร็วที่ประหยัดพลังงานและโซลูชันแบบฟูลสแต็กที่ครอบคลุม ได้นำไปสู่แนวโน้มการลดลงของต้นทุนการอนุมานในช่วงปีที่ผ่านมา

จากรายงาน AI Index Report ปี 2025 ของ Stanford University Institute for Human-Centered AI ต้นทุนการอนุมานสำหรับระบบที่มีประสิทธิภาพระดับ GPT-3.5 ลดลงอย่างมากระหว่างเดือนพฤศจิกายน 2022 ถึงตุลาคม 2024 ต้นทุนฮาร์ดแวร์ก็ลดลงเช่นกัน โดยประสิทธิภาพด้านพลังงานดีขึ้นทุกปี นอกจากนี้ โมเดลโอเพนเวทกำลังลดช่องว่างด้านประสิทธิภาพด้วยโมเดลปิด ซึ่งช่วยลดอุปสรรคในการนำ AI ขั้นสูงมาใช้

ในขณะที่โมเดลมีความก้าวหน้าและสร้างความต้องการมากขึ้นและสร้างโทเค็นมากขึ้น องค์กรต้องปรับขนาดทรัพยากรการคำนวณแบบเร่งความเร็วเพื่อให้เครื่องมือให้เหตุผล AI รุ่นต่อไป หากไม่ทำเช่นนั้นอาจส่งผลให้ต้นทุนและการใช้พลังงานเพิ่มขึ้น

บทความนี้ให้ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์ของการอนุมาน ช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนาโซลูชัน AI ที่มีประสิทธิภาพ คุ้มค่า และปรับขนาดได้

แนวคิดหลักในเศรษฐศาสตร์การอนุมาน AI

การทำความคุ้นเคยกับคำศัพท์ที่จำเป็นของเศรษฐศาสตร์การอนุมาน AI เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการทำความเข้าใจถึงความสำคัญของมัน

• โทเค็น: หน่วยข้อมูลหลักภายในโมเดล AI ซึ่งได้มาจากข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอระหว่างการฝึกอบรม Tokenization เกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลออกเป็นหน่วยที่เล็กลงและจัดการได้ ในระหว่างการฝึกอบรม โมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างโทเค็น ทำให้สามารถทำการอนุมานและสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำได้

• ปริมาณงาน: ปริมาณข้อมูลที่โมเดลสามารถประมวลผลและส่งออกได้ภายในระยะเวลาที่กำหนด ซึ่งมักวัดเป็นโทเค็นต่อวินาที ปริมาณงานที่สูงขึ้นบ่งชี้ถึงการใช้ทรัพยากรโครงสร้างพื้นฐานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

• เวลาแฝง: ความล่าช้าระหว่างการป้อนพรอมต์และการรับการตอบสนองของโมเดล เวลาแฝงที่ต่ำกว่าจะแปลเป็นการตอบสนองที่เร็วขึ้นและประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น เมตริกเวลาแฝงที่สำคัญ ได้แก่:

  • เวลาจนถึงโทเค็นแรก (TTFT): เวลาที่โมเดลต้องใช้ในการสร้างโทเค็นเอาต์พุตแรกหลังจากได้รับพรอมต์จากผู้ใช้ ซึ่งสะท้อนถึงเวลาในการประมวลผลเริ่มต้น
  • เวลาต่อโทเค็นเอาต์พุต (TPOT): เวลาเฉลี่ยในการสร้างโทเค็นต่อเนื่อง หรือที่เรียกว่า ‘เวลาแฝงระหว่างโทเค็น’ หรือ ‘เวลาแฝงโทเค็นต่อโทเค็น’

แม้ว่า TTFT และ TPOT จะเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่เป็นประโยชน์ แต่การมุ่งเน้นไปที่เกณฑ์เหล่านั้นเพียงอย่างเดียวอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่เหมาะสมหรือต้นทุนที่เพิ่มขึ้น

• Goodput: เมตริกแบบองค์รวมที่วัดปริมาณงานที่ทำได้ในขณะที่รักษาระดับ TTFT และ TPOT เป้าหมาย Goodput ให้มุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพของระบบ ทำให้มั่นใจได้ถึงการจัดตำแหน่งระหว่างปริมาณงาน เวลาแฝง และต้นทุน เพื่อสนับสนุนประสิทธิภาพการดำเนินงานและประสบการณ์การใช้งานที่เป็นบวก

• ประสิทธิภาพด้านพลังงาน: มาตรการว่าระบบ AI แปลงพลังงานเป็นเอาต์พุตการคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใด แสดงเป็นประสิทธิภาพต่อวัตต์ แพลตฟอร์มการคำนวณแบบเร่งความเร็วสามารถช่วยให้องค์กรเพิ่มโทเค็นต่อวัตต์และลดการใช้พลังงานให้เหลือน้อยที่สุด

กฎการปรับขนาดและต้นทุนการอนุมาน

กฎการปรับขนาด AI ทั้งสามข้อให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์ของการอนุมาน:

• การปรับขนาดก่อนการฝึกอบรม: กฎการปรับขนาดดั้งเดิม ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มขนาดชุดข้อมูลการฝึกอบรม จำนวนพารามิเตอร์ของโมเดล และทรัพยากรการคำนวณนำไปสู่การปรับปรุงที่คาดการณ์ได้ในด้านสติปัญญาและความแม่นยำของโมเดล

• หลังการฝึกอบรม: กระบวนการที่โมเดลได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับงานและการใช้งานเฉพาะ เทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างเสริมการดึงข้อมูล (RAG) สามารถเพิ่มความแม่นยำได้โดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลขององค์กร

• การปรับขนาดเวลาทดสอบ: หรือที่เรียกว่า ‘การคิดระยะยาว’ หรือ ‘การให้เหตุผล’ เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการจัดสรรทรัพยากรการคำนวณเพิ่มเติมในระหว่างการอนุมานเพื่อประเมินผลลัพธ์ที่เป็นไปได้หลายรายการก่อนที่จะเลือกคำตอบที่ดีที่สุด

ในขณะที่เทคนิคการปรับขนาดหลังการฝึกอบรมและการทดสอบเวลาการปรับขนาดมีความซับซ้อนมากขึ้น การฝึกอบรมล่วงหน้ายังคงเป็นส่วนสำคัญของการปรับขนาดโมเดลและสนับสนุนเทคนิคขั้นสูงเหล่านี้

บรรลุ AI ที่ให้ผลกำไรด้วยแนวทางแบบฟูลสแต็ก

โมเดลที่ใช้ประโยชน์จากการปรับขนาดเวลาทดสอบจะสร้างโทเค็นหลายรายการเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น แต่ยังมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและหลังการฝึกอบรมเท่านั้น

โซลูชัน AI ที่ชาญฉลาดกว่าจำเป็นต้องสร้างโทเค็นมากขึ้นเพื่อแก้ไขงานที่ซับซ้อน ในขณะที่ประสบการณ์การใช้งานที่มีคุณภาพสูงต้องใช้การสร้างโทเค็นเหล่านี้ให้เร็วที่สุด โมเดล AI ยิ่งฉลาดและเร็วยิ่งให้มูลค่าแก่ธุรกิจและลูกค้ามากขึ้น

องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องปรับขนาดทรัพยากรการคำนวณแบบเร่งความเร็วเพื่อส่งมอบเครื่องมือให้เหตุผล AI ที่สามารถจัดการกับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน การเขียนโค้ด และการวางแผนหลายขั้นตอนโดยไม่ก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายที่มากเกินไป

ซึ่งต้องใช้ทั้งฮาร์ดแวร์ขั้นสูงและสแต็กซอฟต์แวร์ที่ปรับให้เหมาะสมอย่างเต็มที่ แผนงานผลิตภัณฑ์ AI factory ของ NVIDIA ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการด้านการคำนวณเหล่านี้และแก้ไขความซับซ้อนของการอนุมาน ในขณะที่ปรับปรุงประสิทธิภาพ

โรงงาน AI ผสานรวมโครงสร้างพื้นฐาน AI ประสิทธิภาพสูง เครือข่ายความเร็วสูง และซอฟต์แวร์ที่ปรับให้เหมาะสม เพื่อให้สามารถใช้สติปัญญาในวงกว้าง ส่วนประกอบเหล่านี้ได้รับการออกแบบให้มีความยืดหยุ่นและตั้งโปรแกรมได้ ทำให้ธุรกิจสามารถจัดลำดับความสำคัญของพื้นที่ที่สำคัญต่อโมเดลหรือความต้องการในการอนุมานได้

เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานเมื่อปรับใช้โมเดลการให้เหตุผล AI จำนวนมาก โรงงาน AI ทำงานบนระบบการจัดการการอนุมานประสิทธิภาพสูงและเวลาแฝงต่ำ ระบบนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความเร็วและปริมาณงานที่จำเป็นสำหรับการให้เหตุผล AI ตรงตามต้นทุนที่ต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพิ่มรายได้จากการสร้างโทเค็นให้สูงสุด

ด้วยการทำความเข้าใจและจัดการกับเศรษฐศาสตร์ของการอนุมาน องค์กรต่างๆ สามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI และได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนอย่างมีนัยสำคัญ แนวทางเชิงกลยุทธ์ที่พิจารณาถึงเมตริกหลัก กฎการปรับขนาด และความสำคัญของโซลูชันแบบฟูลสแต็กเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่มีประสิทธิภาพ คุ้มค่า และให้ผลกำไร