چالش‌های هزینه‌های ابری در مقیاس هوش مصنوعی و راه‌حل‌های هوشمندانه
افزایش استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی در صنایع مختلف، از خدمات مشتری تا نگهداری خطوط لوله، به یک روند اجتناب‌ناپذیر تبدیل شده است. هدف اصلی این فناوری‌ها، خودکارسازی فرآیندها برای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌هاست. اما با انتقال پروژه‌ها از فاز آزمایشی به تولید، تیم‌ها با چالشی غیرمنتظره روبه‌رو می‌شوند: هزینه‌های ابری که باعث کاهش حاشیه سود می‌شود.
هزینه‌های ناگهانی ناشی از استفاده از زیرساخت‌های ابری می‌تواند به شکلی معنادار بودجه پروژه‌ها را تحت تأثیر قرار دهد. این مسأله باعث می‌شود مدیران IT از نحوه طراحی مدل‌ها تا مدل‌های استقرار، همه چیز را دوباره ارزیابی کنند. در برخی موارد، آن‌ها حتی مجبور به توقف پروژه‌ها و بازسازی از ابتدا می‌شوند.
با این حال، به‌طور کلی، زیرساخت‌های ابری در شرایط خاص می‌توانند به عنوان یک ابزار کارآمد عمل کنند. دسترسی سریع و آسان به منابع ابری به خصوص برای استارتاپ‌های در مرحله اولیه بسیار حائز اهمیت است. به عنوان مثال، با ایجاد یک حساب کاربری و چند کلیک ساده، می‌توان به سرورها دسترسی پیدا کرد و حتی به‌راحتی اندازه GPU را تغییر داد.
اما با افزایش حجم کار و انتقال به مقیاس واقعی، محاسبات زیرساخت به یک چالش تبدیل می‌شود. هزینه‌های استخراج نتایج می‌تواند به‌طور ناگهانی افزایش یابد، به ویژه در فرآیندهای استنتاج که نیاز به عملکرد مداوم ۲۴ ساعته دارند. همچنین، در شرایطی که چند مشتری به طور همزمان به منابع GPU درخواست می‌دهند، رقابت برای دسترسی به این منابع باعث ایجاد مشکلاتی نظیر تأخیر در خدمات می‌شود.
به گفته Christian Khoury، مدیرعامل پلتفرم Compliance AI، هزینه‌های استنتاج به شدت رو به افزایش است و به‌طور مثال، شاهد افزایش هزینه برخی شرکت‌ها از ۵۰۰۰ دلار به ۵۰۰۰۰ دلار در ماه تنها به دلیل ترافیک استنتاج بوده‌ایم. مدل‌های بزرگ زبان که به قیمت‌گذاری بر مبنای توکن متکی هستند، نیز می‌توانند به افزایش هزینه‌ها منجر شوند.
برای مقابله با این چالش‌ها، بسیاری از شرکت‌ها به دنبال تقسیم کارها و استفاده همزمان از زیرساخت‌های ابری و محلی هستند. استفاده از سرورهای GPU اختصاصی برای استنتاج در محل و نگهداری آموزش در فضای ابری می‌تواند به کاهش هزینه‌ها تا ۸۰٪ کمک کند. به‌عنوان مثال، یک شرکت SaaS با انتقال بارهای کاری استنتاج خود از ابر، هزینه‌های زیرساخت هوش مصنوعی خود را از ۴۲۰۰۰ دلار به ۹۰۰۰ دلار در ماه کاهش داد.
این رویکرد نه تنها هزینه‌ها را کاهش می‌دهد، بلکه برای شرکت‌ها این امکان را فراهم می‌کند که بر کنترل بهتر هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع خود تمرکز کنند. با توجه به رشد سریع هوش مصنوعی و پیچیدگی‌های مربوط به آن، انتخاب بهترین استراتژی زیرساختی از اهمیت بالایی برخوردار است.
در نهایت، باید توجه داشت که کار با زیرساخت ابری هرگز انتهای راه نیست. بلکه، بهینه‌سازی استفاده از آن به همراه طراحی یک راهبرد هیبریدی می‌تواند موفقیت‌های بیشتری به ارمغان آورد. با توجه به نیازهای خاص مقیاس‌پذیری، شرکت‌ها باید به دنبال ترکیبی از امکانات ابری و محلی باشند تا بالاترین بهره‌وری را داشته باشند.