AI推論コストの罠

AIの実際のコスト

あなたのAIパイロットは安価でした。 あなたのAI製品はそうではありません。

多くの企業がAIの実際のコストを発見しようとしています。 それはプロトタイプではありません。 デモでもありません。 さらには最初のモデルでもありません。

それは推論です。

• すべてのプロンプト。
• すべてのリトライ。
• すべてのルックアップ。
• すべてのエージェントステップ。
• すべての自動化された意思決定。

小規模では、これは手頃に見えます。 本番規模になると、コスト構造になります。

そしてここで多くのAI戦略が崩れ始めます。 技術が失敗したからではなく、アーキテクチャが間違っているからです。

間違い

多くの企業はすべてのAIタスクを同じように扱います:

• 簡単な分類。
• 繰り返しのワークフロー決定。
• 複雑な推論タスク。
• 顧客からのリクエスト。
• 社内の自動化。

すべてが同じ高価なAIパイプラインに通されます。 それが問題です。

間違いはクラウドAIを使わないことではなく、すべてにクラウドAIを使用することです。

• クラウドAIは強力です。
• クラウドAIは必要です。
• 複雑な推論、オーケストレーション、スケールが必要な場面は多くの場合クラウドAIにあります。

簡単な決定が常に最先端モデルを必要とするわけではありません。 繰り返しのワークフローが常に新しい推論呼び出しを必要とするわけではありません。 高ボリュームの自動化が永続的なコスト漏れになるべきではありません。

AI 推論の罠

AIはリクエストあたりのコストが下がりますが、企業はかつてないほど多くのリクエストを作り出しています。

そのため、単位コストは下がる一方で、総請求額は増え続けています。

より良いAI配置

• クラウド が重要な場所で。
• 小規模モデル が可能な場所で。
• キャッシュ が有用な場所で。
• ローカル実行 が必要な場所で。
• 自動化 は ROI を生む場合にのみ。

AIで成功する企業は、単に大きなモデルを使うだけではありません。 彼らは、どのタスクが高価なインテリジェンスに値するか、そしてどのタスクが高速で効率的な実行を必要とするかを知っています。

私たちのアプローチ

それが私たちが AI on Edge で注力していることです – 生産規模での AI 実行を最適化するクラウドサービスです。

私たちは企業が AI のコスト、レイテンシ、計算リソースの無駄を把握し、各ワークロードを適切な実行層に配置する方法を支援します。

プロダクション AI は単にインテリジェンスだけではありません。 それは経済性に関するものです。 それはスピードに関するものです。 それはいつクラウドを使用すべきか、最適化すべきか、AI を全く使用しないべきかを知ることです。

もしシステムがすべての意思決定をクラウド規模の推論問題として扱うなら、インテリジェンスをスケールさせているわけではありません。 非効率性をスケールさせているのです。

推論の無駄を止めましょう。 実際に ROI を生み出す場所に AI を配置し始めましょう。