ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ | Meta запускает открытую модель Muse Spark для работы на Mac Studio: какую пользу она может принести пользователям
Индийские ИТ-компании переосмысливают затраты на ИИ
Эта проблема уже заметна среди индийских поставщиков технологических услуг. Сентябрьский отчет Мятный сказал, что Coforge помогает клиентам управлять потреблением токенов посредством выбора модели и архитектуры, в то время как Hexaware добавляет варианты ценообразования на основе токенов к предложениям новых клиентов.
Coforge утверждает, что предприятиям следует сосредоточиться на стоимости единицы выполненной работы, а не просто на измерении потребления токенов. Тем временем Hexaware указала, что клиенты могут учитывать стоимость токенов отдельно в коммерческих предложениях.
НЕ ПРОПУСТИТЕ | Google объявляет о выделении 15 миллионов долларов для индийских ММСП и расширяет бесплатное обучение учителей искусственному интеллекту
Эти подходы показывают, что расходы на ИИ могут стать еще одной статьей бюджета наряду с расходами на сотрудников, лицензиями на программное обеспечение и облачной инфраструктурой. Тем не менее, они не показывают, что индийские ИТ-компании вводят ограничения на расходы на уровне сотрудников, как, как сообщает Accenture.
Почему использование ИИ может стать дорогим
Токены — это единицы обработки моделей искусственного интеллекта для понимания подсказок и генерации ответов. Интенсивные задачи кодирования и многоэтапные ИИ-агенты могут потреблять гораздо больше вычислительных ресурсов, чем рутинные запросы чат-ботов.
Файнэншл Таймс 15 октября сообщили, что компании изучают такие меры, как использование моделей меньшего размера для более простых задач, перенаправление запросов на более экономичные модели и отслеживание расходов на ИИ в сравнении с повышением производительности.
Для компаний, предоставляющих ИТ-услуги, коммерческий вопрос заключается в том, оправдывает ли время, сэкономленное с помощью ИИ, затраты на его использование. Компании могут взять на себя расходы, распределить их на клиентские проекты или включить их в соглашения о ценообразовании.
По мере расширения внедрения ИИ на предприятиях доступа к мощным инструментам уже может быть недостаточно. Предприятиям также необходимо будет определить, приносит ли работа, созданная ИИ, достаточную ценность, чтобы оправдать счет.
