通过有效的推理经济学最大化AI价值

Maximizing AI Value Through Efficient Inference Economics

Peter Zhang Apr 23, 2025 11:37

Explore how understanding AI inference costs can optimize performance and profitability, as enterprises balance computational challenges with evolving AI models.

As artificial intelligence （AI）模型继续发展并获得广泛采用，企业面临平衡绩效与成本效率的挑战。这种平衡的一个关键方面涉及推理的经济学，它是指通过模型运行数据的过程以生成输出。与模型培训不同，推理呈现独特的计算根据NVIDIA的挑战。随着AI模型性能的提高和使用的增加，令牌和相关的计算成本的数量增加。旨在建立AI功能的公司必须专注于最大化代币的生成速度，准确性和质量而不会升级成本。

AI生态系统正在积极努力通过模型优化和能源效率的计算基础架构来降低推理成本。斯坦福大学以人为中心的AI的2025 AI指数报告重点降低了推理成本的显着降低，指出在2022年11月至2024年10月之间，在GPT-3.5级别执行的系统成本下降了280倍。在硬件效率和封闭式型号之间，这一降低是在此之间的降低。输液nce Economics

Understanding key terms is crucial for grasping inference economics:

• Tokens: The basic unit of data in an AI model, derived during training and used for generating outputs.
• Throughput: The amount of data output by the model in a given time, typically measured in tokens per第二。
• 潜伏期：输入提示和模型的响应之间的时间，较低的潜伏期表明响应更快。
• ：AI系统在将电源转换为计算输出中的AI系统的有效性，以计算的性能，按照watt。维持目标潜伏水平，确保运营效率和卓越的用户体验。

  AI缩放定律的作用

  推理经济学也受AI缩放定律的影响，其中包括：

  • 在模型级别上的改善：通过增加数据集的大小和计算资源。
  • 培训后：针对申请特定准确性的微调模型。
  • 测试时间缩放：分配推断过程中的其他计算资源以评估多个量表的范围和量表。预处理对于支持这些过程仍然至关重要。

    通过全栈方法

    利用测试时间缩放的AI模型可盈利的AI，可以生成多个代币，以实现复杂的问题解决方案，提供更准确的输出，但以更高的计算成本提供。企业必须扩展其计算资源，以满足先进的AI推理工具的需求，而无需过多成本。

    NVIDIA的AI工厂产品路线图解决了这些要求，集成了高性能的基础架构，优化的软件和低级推断推理管理系统。这些组件设计为最大化令牌收入的生成，同时最大程度地减少成本，使企业能够有效地提供复杂的AI解决方案。

    图像来源：ShutterStock