实施生成式 AI 的相关成本是多少？

随着企业越来越多地希望将生成式人工智能整合到其运营中，了解此举的财务影响至关重要。生成式人工智能，尤其是大型语言模型 （LLM），可以带来显著的好处，但它们会带来一系列需要仔细考虑的成本。本文深入探讨了企业在计划将 LLM 纳入其企业时必须评估的七个关键成本因素。通过掌握这些要素，公司可以做出符合其目标和财务限制的明智决策。

将生成式 AI 集成到您的业务中的第一步是确定用例。这意味着确定生成式 AI 将如何为您的业务服务，无论是用于改善客户服务、创建内容还是分析数据。这个决定是基础性的，因为它会影响所有后续成本。它是规划过程的关键部分，它决定了模型的选择及其部署范围。

明确用例后，下一个考虑因素是选择合适的模型大小。生成式 AI 模型有各种规模，其功能与其规模相对应。较大的模型可以处理更复杂的任务，但也需要更多的资源，从而导致更高的成本。找到既能满足业务需求又不产生不必要支出的平衡点至关重要。

与 AI 大型语言模型相关的成本

对于考虑创建自定义 LLM 的企业来说，培训前支出是一个重要因素。从头开始开发 LLM 涉及大量的预训练，这需要强大的计算能力，因此需要大量成本。重要的是要权衡定制模型的好处与这些前期投资。

另一个需要考虑的成本是推理成本。推理是 LLM 生成响应的过程。此操作会产生计算成本，这些成本会随着使用量的增加而增加。为了有效地管理这些费用，尤其是在应用程序增长时，专注于高效的模型设计和优化至关重要。

实施生成式 AI 的成本

自定义预训练模型以满足您的特定需求可能需要模型调优费用。定制级别和模型的大小将影响所涉及的成本。适当的调整对于确保模型在业务环境中的有效性和准确性至关重要。

在托管考虑因素方面，模型的部署和持续维护也会带来财务影响。企业可以选择自己托管模型或使用推理 API 服务。每种选择都有不同的成本影响，自托管通常需要更大的初始投资。

部署成本还受部署方法的影响，无论是基于云的软件即服务 （SaaS） 还是本地解决方案。云解决方案往往更具可扩展性，前期成本更低，而本地解决方案提供对数据和基础结构的更多控制，但通常会产生更高的初始费用。

与平台合作伙伴或供应商合作测试生成式 AI 解决方案可能是一项战略举措。它使企业能够识别潜在的挑战，评估技术是否适合其运营，并做出明智的决策。通过尝试各种模型和调整方法，公司可以找到针对其独特需求量身定制的最具成本效益和最高效的解决方案。

采用生成式人工智能是一项复杂的投资，需要对多个财务方面进行全面评估。通过仔细评估用例、模型大小、预训练、推理、调优、托管和部署成本，企业可以制定一项战略，不仅要实现其目标，还要控制成本。通过正确的规划和策略，生成式人工智能可以成为促进创新和提高运营效率的宝贵工具。