Chi phí vận hành AI tăng gấp 10.000 lần khi dữ liệu tăng 100 lần
- AI tạo sinh đang phải đối mặt với thách thức lớn về chi phí tài chính và môi trường do quy trình xử lý đòi hỏi nhiều tài nguyên
- Các mô hình LLM dựa trên kiến trúc transformer của Google có điểm yếu cơ bản:
+ Chi phí tăng theo cấp số nhân, không phải tuyến tính
+ Khi văn bản đầu vào dài gấp 10 lần, chi phí tăng gấp 100 lần
+ Khi dữ liệu tăng 100 lần, chi phí tăng gấp 10.000 lần
- Giải pháp thay thế đang được nghiên cứu:
+ Mô hình state space: nén thông tin để tăng trưởng tài nguyên tuyến tính hơn
+ Ưu điểm: chi phí thấp hơn, bền vững về môi trường
+ Nhược điểm: chất lượng kết quả giảm do độ phân giải thấp hơn
- Khuyến nghị cho doanh nghiệp:
+ Khám phá mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM): tập trung vào dữ liệu liên quan đến ứng dụng cụ thể
+ Lưu trữ cache kết quả từ các lần gọi LLM trước đó để tránh lặp lại xử lý
- Xu hướng phát triển:
+ Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thận trọng hơn với chiến lược AI
+ Tìm kiếm giải pháp cân bằng giữa độ chính xác và chi phí hợp lý
+ Khả năng chạy mô hình AI cục bộ để tăng bảo mật và tiết kiệm
📌 Chi phí vận hành AI tăng phi mã theo cấp số nhân: tăng 100 lần dữ liệu dẫn đến tăng 10.000 lần chi phí. Giải pháp thay thế như mô hình state space và SLM đang được phát triển nhằm tối ưu chi phí và tính bền vững. Các doanh nghiệp cần thận trọng và thực tế hơn trong chiến lược AI.
https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/11/25/the-hidden-costs-of-ai/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
