如何为生成式人工智能工作负载构建成本高效的云架构
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内容提要
生成式人工智能（GenAI）导致企业面临高昂的计算成本，90%的CEO仍在等待其成熟。许多企业因未能实现预期回报而暂停或放弃相关项目，主要原因包括大型语言模型（LLMs）高成本、资源过度配置及云定价缺乏透明度。企业需优化云实例、实施财务运营（FinOps）并利用AI控制成本，以实现可持续部署。
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关键要点
- 生成式人工智能（GenAI）导致企业面临高昂的计算成本，预计到2028年将达到760亿美元。
- 90%的CEO仍在等待GenAI在其组织中成熟，许多企业因未能实现预期回报而暂停或放弃相关项目。
- 大型语言模型（LLMs）的高总拥有成本是企业面临的主要挑战之一。
- 企业在云环境中过度配置资源，导致云成本翻倍，难以管理和监控。
- 企业对云定价模型缺乏透明度，难以理解云资源的账单结构。
- 企业需要优化云实例，实施财务运营（FinOps）以降低成本。
- 采用AI优化硬件和先进的压缩技术可以进一步优化性能和资源使用。
- 平台化的GenAI成本治理方法可以帮助企业更好地管理预算和投资。
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延伸问答
生成式人工智能的计算成本为何如此高？
生成式人工智能的计算成本高主要是由于大型语言模型（LLMs）的高总拥有成本和企业在云环境中过度配置资源。
企业如何优化云实例以降低成本？
企业应评估工作负载需求，选择合适的云实例，并监控和调整实例大小，以避免过度配置和实现成本节约。
什么是财务运营（FinOps），它如何帮助企业管理云成本？
财务运营（FinOps）是一种促进成本意识文化的管理方法，通过定期审查和优化，帮助企业提高云资源的使用效率和成本透明度。
企业在使用生成式人工智能时面临哪些主要挑战？
企业面临的主要挑战包括高昂的LLMs成本、资源过度配置以及对云定价模型缺乏透明度。
如何利用AI技术控制生成式人工智能的成本？
企业可以采用AI优化的硬件和先进的压缩技术，选择适合的功能特定LLMs，以优化性能和资源使用，从而控制成本。
生成式人工智能的未来发展趋势是什么？
预计到2028年，生成式人工智能的计算成本将达到760亿美元，企业仍在等待其成熟和实现预期回报。
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