Enquanto os gastos da IA ​​corporativa permanecem relativamente modestos hoje, o potencial de gastos excessivos é significativo. A maioria das organizações ainda está experimentando, com apenas alguns casos de uso pronto para produção. Mas isso está prestes a mudar. Nos próximos dois a três anos, espera -se que o investimento da IA ​​cresça exponencialmente à medida que as empresas escalam seus esforços para operacionalizar a IA.

Um dos principais driver de custo é a mudança para os modelos de IA generativos em larga escala (GenAi), que requerem até 100 vezes mais computados do que os modelos tradicionais de IA. E o computação é apenas uma alavanca. Os custos da Genai abrangem a infraestrutura tradicional-como dados, bancos de dados, armazenamento e rede-e cargas de trabalho específicas da IA, como seleção de modelos, uso de token, treinamento e inferência.

Essas novas alavancas de custo acrescentam complexidade, mas são apenas parte da equação.

Genai não é software tradicional

O desenvolvimento de sistemas GenAi e AI Agentic é fundamentalmente diferente do desenvolvimento tradicional de software. Esses sistemas são probabilísticos – o que significa que as saídas podem variar mesmo com a mesma entrada. Nos serviços de IA de caixa preta, as estruturas de preços podem mudar sem aviso prévio ou transparência. As margens são dinâmicas e imprevisíveis, tornando o gerenciamento de custos – e as previsões – especialmente desafiadoras.

Ainda assim, todo caso de uso da IA ​​inclui alavancas padrão que podem ser ajustadas para otimizar os gastos e gerenciar o delicado equilíbrio entre custo, desempenho e risco.

Entendendo as categorias de custo da IA

Os custos de IA geralmente se enquadram em duas categorias:

  • Custos diretos. Isso inclui modelos, dados e infraestrutura – as principais tecnologias necessárias para criar e executar soluções de IA.
  • Custos operacionais. Eles cobrem a sobrecarga de executar a IA em escala, como governança, transformação de negócios e desenvolvimento de habilidades.

Cada categoria envolve trade-offs. Aqui estão algumas alavancas importantes para consideração:

  • Escolher o modelo certo é a maneira mais rápida de equilibrar o desempenho e o custo. As organizações maduras avaliam regularmente e trocam modelos, pois os perfis de quantidade e processamento de modelos podem afetar significativamente as despesas.
  • Os dados geralmente são o maior driver de custo, com as cargas de trabalho de IA dobrando as necessidades de armazenamento. Os sistemas agênticos geram vastos logs e metadados. Otimize usando formatos eficientes, compactação, armazenamento em camadas e eliminando dados redundantes ou abandonados.
  • As opções de infraestrutura afetam os custos e o desempenho. A Cloud oferece flexibilidade e acesso às GPUs, mas vem com custos menos previsíveis, e o local fornece previsibilidade, mas alto investimento inicial. A colocação da carga de trabalho também deve levar em consideração a latência, o desempenho e a soberania de dados.

A linha inferior

Como escalas de adoção de Genai, os custos também – geralmente exponencialmente. A Genai apresenta novas alavancas de custo e complexidades operacionais que diferem fundamentalmente do software tradicional. Ficar à frente exige Ajuste fino contínuo Das suas alavancas de custo de IA: modelos, dados, infraestrutura e operações.

Quer aprender mais? Confira nosso relatório, Otimização de custos de IA: o porquê, o quê e como.

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