¡Los costos de infraestructura de IA se disparan! Las empresas tienen dificultades para gestionar los costos. ¿Cómo podemos usar la IA con inteligencia? Noticias de AI Creator's Path: Explicando las medidas de costo de inferencia. #CostoAI #CostoNube #InfraestructuraAI
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¿"Dinero invisible" al usar IA? ¡Te enseñaremos los trucos para ahorrar con inteligencia!
Hola y bienvenidos a mi blog, donde explico la tecnología de IA de forma sencilla para principiantes. Soy tu amigo, John.
Últimamente, la palabra "IA" se escucha con frecuencia en las noticias y anuncios de televisión. La IA puede dibujar imágenes y escribir frases automáticamente, haciendo nuestras vidas cada vez más cómodas. Las empresas también están utilizando activamente la IA, lo que está dando lugar a la creación de nuevos servicios y a una mayor eficiencia del trabajo.
Tras estos éxitos de la IA se esconde una tecnología llamada "computación en la nube". La computación en la nube es un servicio que permite utilizar fácilmente la potencia de procesamiento y el espacio de almacenamiento de datos a través de internet. Es muy práctico, ya que permite alquilar solo la cantidad de computadoras de alto rendimiento que se necesitan sin tener que preparar las propias.
De hecho, para 2025, se prevé que el gasto mundial en servicios en la nube (conocidos técnicamente como IaaS o PaaS; IaaS: un servicio que alquila infraestructura de TI, como servidores y redes, y PaaS: un servicio que alquila el entorno para la creación de aplicaciones) alcance la impresionante cifra de 909 21 millones de dólares (¡una cantidad enorme en yenes japoneses!), un XNUMX % más que el año anterior. Esto se debe a que muchas empresas utilizan IA y transfieren datos a la nube.
Pero no todo es bueno. Especialmente cuando se usa IA,InferenciaEl coste de esta tarea a veces puede ser superior al previsto. Esto parece preocupar a las empresas que desean un mayor uso de la IA. Hoy, veamos qué son los costes de inferencia de la IA y cómo ahorrar dinero de forma inteligente.
¿Cuál es la diferencia entre “entrenamiento” e “inferencia” de IA?
Las palabras "entrenamiento" e "inferencia" suelen surgir al hablar de IA. Suenan difíciles, pero en términos sencillos son así.
- Entrenamiento de IAEste es el período durante el cual se le muestran a la IA una gran cantidad de datos y se le enseñan diversas cosas, como "Esta es la foto de un gato" o "Esta es la foto de un perro". Es como un entrenamiento para la IA. Este entrenamiento requiere mucho tiempo y potencia de procesamiento, y es bastante costoso. Sin embargo, en muchos casos, una vez que se la ha entrenado a fondo, se puede usar ese conocimiento para siempre.
- Inferencia de IAInferencia: Este es el proceso en el que una IA, tras completar el entrenamiento, analiza nuevos datos, piensa "¿Qué es esto?" y responde preguntas. Esta es la etapa en la que la IA realiza su trabajo. Por ejemplo, cuando se le hace una pregunta a un chatbot de IA, la IA la comprende y genera una respuesta: la inferencia.
El problema radica en esta "inferencia". El entrenamiento requiere una gran inversión inicial, pero la inferencia suele requerir un pequeño gasto continuo cada vez que se usa la IA. Por lo tanto, si se intenta usar la IA cada vez más, los costos de inferencia se acumulan y pueden resultar inesperadamente elevados.
¿Los costos de inferencia superan el presupuesto? Errores inesperados
Quizás se pregunte: "¿Cómo se determina el costo de inferencia?". Actualmente, los servicios de inferencia de IA suelen utilizar un sistema de pago por uso, donde solo se paga por lo que se usa. Por ejemplo, la tarifa se determina en función de la cantidad de datos que procesa la IA (medida en unidades llamadas "tokens") o del número de veces que se llama a la función de IA (llamadas a la API).
A primera vista, este enfoque de "pago por uso" parece justo y fácil de entender. Sin embargo, es muy difícil predecir con precisión cuánto se usará realmente. Esto puede dejar a las empresas perplejas, pensando: "Intenté usar IA, pero cuesta más de lo esperado...".
De hecho, 37signals, empresa que gestiona la herramienta de gestión de proyectos "Basecamp", supuestamente recibió una factura por servicios en la nube que superó los 300 millones de dólares (más de 1 millones de yenes al tipo de cambio de 150 yenes por dólar). Sorprendidos, dejaron de usar la nube y volvieron a gestionar sus propios equipos.
Además, Gartner, una conocida firma de investigación, afirma que "las empresas que adoptan IA se ven abrumadas por las estimaciones de costos en comparación con los costos reales.La diferencia es de 5 a 10 veces."Existe una posibilidad", advierte. Esto se debe a los aumentos de precios de los proveedores de servicios, costos descuidados y una mala gestión de la IA. Incluso si quieres probar algo nuevo con IA, no servirá de nada si tu presupuesto se ve afectado.
No es solo la nube: descubre cómo ahorrar dinero en IA
Ante esta situación, muchas empresas están empezando a reconsiderar su forma de operar la IA. Los principales servicios en la nube, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud, son muy convenientes, pero en lugar de depender únicamente de ellos, existe un creciente movimiento para considerar otras opciones.
Por ejemplo, aquí hay algunas opciones:
- Proveedores de hosting especializadosEs una empresa que presta entornos informáticos especializados para el procesamiento de IA. Al estar optimizados para la IA, es posible operarla con mayor eficiencia.
- Servicio de colocación:Se trata de un servicio que permite a las empresas almacenar sus propios servidores (las propias computadoras) en centros de datos especializados (instalaciones que almacenan y operan de forma segura muchos servidores).
Se dice que estos servicios tienen la ventaja de contar con estructuras de tarifas fáciles de entender y de ser fáciles de ajustar a tareas específicas de IA. Por supuesto, las principales empresas de servicios en la nube también son conscientes del problema de los costos de inferencia y están desarrollando nuevas tecnologías (por ejemplo, combinando componentes especiales dedicados al procesamiento de IA con componentes llamados GPU, que son eficaces para el procesamiento de imágenes) y revisando los planes de tarifas para utilizar la IA de forma más eficiente y económica.
Sin embargo, algunos expertos siguen preocupados y se preguntan: "¿Es realmente seguro seguir utilizando la IA a gran escala en la nube? ¿Seguirán aumentando los costes y se volverán inmanejables?". Este problema del coste es inevitable si se quiere garantizar el éxito a largo plazo de un proyecto de IA.
¡Puedes empezar a hacerlo hoy! 5 consejos para reducir los costes de inferencia de IA
¿Cómo gestionar eficazmente los costes de inferencia de IA? Aquí tienes algunas ideas prácticas.
- ¡Verifique cuidadosamente su estado de uso!Usa una herramienta que te ayude a comprender en tiempo real cuánta IA usas y cuánto te cuesta. Podrás ver dónde gastas de más y dónde puedes ahorrar.
- ¡Intenta estimar el costo con antelación!Haz una predicción: "Si uso tanta IA, probablemente costará aproximadamente esto". Esto facilitará evitar exceder el presupuesto.
- ¡Elige sabiamente tu plan de tarifas!Compare los planes de precios que ofrecen los proveedores de la nube. El pago por uso no siempre es la mejor opción. En algunos casos, una tarifa mensual fija puede ser una mejor opción.
- ¡Considera también combinar técnicas!:Una combinación de nube pública (una nube compartida por todos, como Amazon AWS o Google Cloud) y nube privada (un entorno de nube dedicado a una empresa)nube híbrida“También existe la idea de que es posible optimizar los costos de forma flexible aprovechando las fortalezas de cada uno.
- ¡Consulta con un profesional!También es recomendable hablar con alguien del proveedor de servicios en la nube para ver si existen maneras de usar la IA de forma más rentable. Quizás puedan sugerir soluciones adaptadas a los desafíos específicos de su sector.
Lo importante es empezar a tomar medidas con tiempo, antes de que te sorprenda una factura repentina y costosa.
Una palabra de John
La IA es una tecnología verdaderamente asombrosa y está llena de posibilidades para iluminar nuestro futuro. Sin embargo, como dice el dicho, «nada es gratis», esta experiencia me hizo comprender que las cosas convenientes tienen un precio.
Sin embargo, no hay necesidad alguna de renunciar al uso de la IA. Lo importante es tener los conocimientos adecuados y ser ingenioso. Si lo haces, podrás sacarle el máximo provecho a esta poderosa herramienta. ¡Espero que aproveches esta oportunidad para reflexionar sobre cómo puedes interactuar con la IA!
Este artículo se basa en los siguientes artículos originales y se resume desde la perspectiva del autor:
Cómo afrontar los crecientes costes de la inferencia de IA