人工智能成本。 在公司实施人工智能的成本是多少? | 商业人工智能#93
已发表: 2024-04-03人工智能成本 - 目录
- 人工智能成本。 他们依赖什么?
- AI成本模型训练
- 定价计划
- 使用流行 API 的 AI 成本
- 维持人工智能团队或与外部人工智能专家合作?
- 不仅仅是金钱——环境人工智能成本
- 总结——人工智能在一家公司的成本是多少?
人工智能成本。 他们依赖什么?
实施人工智能的相关成本多种多样,并且取决于多种因素。 为了了解哪些因素对最终价格影响最大,我们准备了一份最重要的因素列表:
- 实施范围——将至少 20% 的息税前收入 (EBIT) 用于人工智能采用的组织被认为是人工智能应用的领导者。 根据麦肯锡全球人工智能调查报告,他们往往在这些技术上投入更多。 因此,人工智能对公司利润的高贡献可能会提高实施成本。
- 接触专家——对数据工程师、机器学习专家或数据科学家等专业职位的需求可能会显着影响人工智能实施的成本。 就业市场上这些专家的可用性和成本是影响公司人工智能成本的关键因素。
- 允许的运营成本——定制人工智能解决方案和现成软件之间的选择会影响成本。 定制解决方案的成本从 6,000 美元到超过 300,000 美元不等。 而现成软件的价格每年高达 40,000 美元。
- 人工智能采用的广度和深度——跨多个部门利用人工智能的公司可能会比那些仅限于单一应用程序的公司产生更高的成本。
- 未来的投资计划——计划在未来几年增加人工智能投资的公司必须预期用于实施和开发该技术的更高支出。 然而,这项投资可能对公司的成长至关重要。 麦肯锡全球人工智能调查中多达三分之二的受访者预计未来三年人工智能投资将会增加。
该列表强调人工智能成本很复杂,需要单独分析。 例如,选择实施数据分析系统的公司必须考虑购买软件的成本和雇用能够操作该系统的专家的成本。
AI成本模型训练
与实施人工智能相关的、阻碍人们投资的最常见成本之一是训练人工智能模型的成本。 这是一个需要专业知识和财政资源的过程。 然而,最重要的是,要训练人工智能模型,您需要收集足够的数据并进行数据分析。
那么什么时候训练模型才有意义呢? 只有当公司可以通过使用人工智能来大幅提高效率或增加利润时。 训练模型的成本是很难估计的方面之一。 这取决于其复杂性、模型的应用以及公司的要求。
一个例子是实施一个人工智能系统来个性化在线商店的报价,其中经过精确训练的模型可以通过将产品与个人客户偏好相匹配来显着增加销售额。 在这种情况下,训练模型的成本就是一项能带来实实在在收益的投资。
另一个需要模型训练的人工智能实现是物流流程的优化。 经过适当训练的模型将降低运输成本,随着时间的推移,这将提高竞争力并缩短交货时间。
定价计划
对于希望利用先进技术而不需要大量前期投资的企业来说,订阅是一种流行的选择。 以下是一些订阅费用示例:
- 人工智能聊天机器人——它们最常用于自动化一些客户服务任务; 值得研究的解决方案包括 Drift(每月费用从 400 美元到 1500 美元)、TARS(每月 99 美元到 499 美元)或 Intercom Fin(每月 39 美元到 139 美元)。
- 用于 SEO 的人工智能内容分析系统- 每月费用约为 150 美元,例如 Contadu(每月 79 美元至 297 美元),
- AI编码助手——最受欢迎的工具Github Copilot,基于GPT-4模型,也是ChatGPT Plus付费版本的基础,起价为每月10/40 zl,
- ChatGPT Plus 或 Perplexity – 每个用户每月的费用约为 20 美元,免费的替代方案是 Google Bard 或 Microsoft Bing/Copilot。
在决定使用人工智能工具之前,企业家应该仔细分析自己的需求和能力。 例如,咨询公司可能会选择订阅数据分析工具,以更有效地为客户提供有价值的见解。
使用流行 API 的 AI 成本
应用程序编程接口(API AI)是能够将人工智能功能与现有系统、应用程序和服务集成的工具。 使用流行 API 的成本通常根据使用的代币数量和所选模型来计算。
OpenAI API 中最受欢迎的模型的费用:
- GPT-4 Turbo 输入成本为每 1K 代币 0.01 美元,输出每 1K 代币成本为 0.03 美元,
- GPT-3.5 Turbo – 先前模型的成本足以满足大多数业务应用程序的需求,输入每 1K 代币约为 0.0005 美元,输出每 1K 代币约为 0.0015 美元。
来源:火星人 (https://leaderboard.withmartian.com/)
企业还可以使用开放访问模型,例如 mixtral-8x7b 或 llama2-70b。 运营成本要低得多,而 API 的提供者包括:
- Deepinfra(https://deepinfra.com/),
- 算盘(https://abacus.ai/llmapi),以及
- 困惑(https://www.perplexity.ai/)。
但如何使用API在您的业务中实施人工智能? 一个很好的例子是集成 API 以在在线商店中生成产品描述,这可以加快添加新商品的过程并提高所呈现信息的质量。 或者创建一个可以自动生成对客户电子邮件的个性化回复的工具。
维持人工智能团队或与外部人工智能专家合作?
谁应该负责贵公司人工智能的实施? 如果您没有专家或爱好者(公民开发人员)团队,您将面临在维持内部人工智能团队和与外部专家合作之间做出决定。 这一决定可能对人工智能项目的成本和有效性产生决定性影响。
维持人工智能团队涉及聘请昂贵且经验丰富的专家(包括程序员和数据科学家)的成本。
与外部人工智能专家合作可以更便宜,并提供专业技能。 然而,这可能会使我们的解决方案以后的维护成本显着增加,因为每次更改都需要寻求专家的帮助。
内部团队和外部专家之间的选择不仅应由成本决定,还应由公司的战略目标决定。 例如,小公司可能会选择与外部专家合作来快速实施人工智能解决方案,而无需建立内部团队。 然后稍后使用一名不太专业的员工来支持它。
不仅仅是金钱——环境人工智能成本
人工智能的环境成本是企业长期战略中不可忽视的问题。 幸运的是,大多数参与麦肯锡全球人工智能调查的企业领导者都意识到与生成式人工智能相关的许多风险,包括:
- 社会风险,
- 人道主义风险,以及
- 对可持续发展的威胁,这可能意味着与人工智能相关的环境成本。
组织在实施人工智能时应考虑如何管理与人工智能相关的环境风险。 例如,使用人工智能分析大型数据集的公司应该考虑其运营对能源消耗的影响,并寻找优化方法。
总而言之,公司的人工智能成本取决于许多变量,例如实施范围、专家的获取和开发计划。 大量投资人工智能的公司可能会付出更高的成本,但也会获得更大的收益。
在决定实施人工智能之前,应进行彻底的分析,并根据企业的个性化需求进行定制。 在动态变化的市场背景下,人工智能可以成为保持竞争力和公司发展的关键。
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