Более 2 млн рублей.. Дорого ли внедрять искусственный интеллект в бизнес?
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы компании становится все более популярным, поскольку технология ИИ продолжает развиваться и демонстрировать свою способность улучшать эффективность и производительность, закрывать необходимость заниматься рутинными задачами.
Однако, как и любая другая инвестиция, внедрение ИИ требует значительных затрат. В этой статье мы рассмотрим, насколько дорого стоит внедрение технологии в различные сферы бизнеса.
Спойлер. В конце статьи есть информация, как уменьшить стоимость внедрения в 5-10 раз.
Факторы, влияющие на стоимость внедрения ИИ
Стоимость внедрения новой технологии в бизнес варьируется и зависит от множества факторов:
- Тип решения. Искусственный интеллект объединяет в себе несколько научных направлений: нейронные сети, машинное обучение, обработку естественного языка, когнитивные вычисления, компьютерное зрение. Каждое из них может иметь разные стоимости внедрения.
- Размер и сложность проекта: Большие проекты с большим количеством функций и сложных алгоритмов будут стоить дороже. Например, если помимо нейросети нужно разработать систему управления ей и пользовательский интерфейс.
- Требуемые ресурсы: Внедрение ИИ может потребовать значительных ресурсов, включая специализированное оборудование, программное обеспечение и высококвалифицированный персонал. Особенно дорого стоят сервера с GPU.
- Поддержка и обслуживание: После внедрения ИИ системы требуются регулярное обслуживание и поддержка, что также влияет на общую стоимость.
- Обучение персонала: Персонал компании, который будет работать с ИИ должен уметь это делать. Есть компании, которые занимаются консалтингом в этой сфере.
- Безопасность данных и ее обеспечение также является важным пунктом затрат.
Возврат инвестиций в ИИ
Несмотря на начальные затраты, ИИ может принести значительную отдачу от инвестиций за счет увеличения эффективности, снижения затрат и улучшения качества услуг. Самое банальное, вы гораздо меньше будете тратить на зарплаты сотрудников.
В первую очередь, основным KPI команды, занимающейся ИИ, должен быть реальный бизнес-эффект, который приносят инициативы, дошедшие до продукционного использования. Это поможет команде и смежным специалистам сфокусироваться на действительно важных задачах и показать свою ценность для организации.
В дальнейшем могут появиться дополнительные KPI, связанные с финансовыми показателями косвенным образом – они дадут возможность реализовывать более широкий круг проектов.
Стоимость внедрения ИИ: примеры
Согласно исследованию PwC, средний бюджет на проекты ИИ в 2020 году составил около 15 миллионов долларов. Однако эта сумма может значительно варьироваться в зависимости от размера компании и сложности проекта. Например, небольшой проект по ИИ может стоить от 10 000 до 300 000 долларов, в то время как более крупные и сложные проекты могут стоить миллионы долларов.
Все из-за сложных вычислений в огромных количествах на этапе обучения нейросети. Далее ее дообучение также нужно поддерживать на сервере.
Сколько стоит обучить такого же чат-бота, как ChatGPT
Согласно отчёту Guosheng Securities, стоимость обучения модели обработки естественного языка GPT-3 составляет около 1,4 миллиона долларов. Для обучения более масштабной модели может потребоваться и вовсе от 2 миллионов долларов.
Если взять для примера именно ChatGPT, то только обработки всех запросов от пользователей необходимо более 30 000 графических процессоров NVIDIA A100. На электроэнергию будет уходить около 50 000 долларов ежедневно.
Внедрение ИИ в бизнес может быть дорогостоящим, но это инвестиция, которая может принести значительную отдачу. ИИ может автоматизировать рутинные задачи, улучшить принятие решений и открыть новые возможности для бизнеса. Однако компаниям следует тщательно оценить свои потребности и ресурсы перед внедрением ИИ, чтобы убедиться, что они могут максимально использовать его потенциал.
Лайфхак, как снизить стоимость обучения ИИ в 5-10 раз!
Все просто, можно использовать готовые решения, которые требуют оплаты за каждое использование по фиксированному тарифу. Например, api GPT, Midjourney, решения с открытым исходным кодом и т.д.
Во-первых, это очень быстро. Вам не нужно месяцами обучать нейросеть, нанимать специалистов, поддерживать работу дорогого сервера.
Во-вторых, это гораздо дешевле. Нужно только оплачивать подписку на выбранный сервис, далее за вас сделает все команда проекта.
В-третьих, вы сможете тестировать различные решения, переключаться между различными решениями. Подключили одно, протестировали второе, узнали о третьем и т.д.
Рассказываем о том, какие готовые ИИ сервисы внедрять проще и дешевле в Telegram канале @weblogovo
Нормально стоит GPT-3)
А что ужговорить про GPT-4!!
Вообще не всем применениям нужны такие дорогие gpu-серверы, их стоимость на самом деле начинается от 30 тыс руб в месяц, для пилотного проекта самое то.
Напился воды, пока читал. Вся суть статьи в предложении:
Например, небольшой проект по ИИ может стоить от 10 000 до 300 000 долларов, в то время как более крупные и сложные проекты могут стоить миллионы долларов.
Спасибо за обратную связь, надеюсь хоть для кого-то статья будет интересной