При обсуждении затрат на искусственный интеллект большинство руководителей представляют себе мощные графические процессоры и ожидающие поставки кремния. Однако немаловажным аспектом являются затраты на хранение данных, которые часто остаются вне поля зрения. После того как модель отвечает на запрос, создается большое количество данных, которые необходимо сохранять, и эти расходы могут значительно возрасти по мере масштабирования инференса.

Традиционно разговоры об инфраструктуре AI сосредоточивались на процессе обучения модели, который является конечным и поддается планированию. В отличие от этого, инференс происходит постоянно, каждый раз, когда модель отвечает на запрос. Это означает, что при планировании инфраструктуры необходимо учитывать, что каждый запрос оставляет за собой след, который требует хранения, что усложняет бюджетирование.

Понимание затрат на хранение данных становится критически важным для компаний, стремящихся оптимизировать свои AI-системы. Игнорирование этих расходов может привести к неожиданным финансовым последствиям, особенно по мере роста объемов данных, генерируемых в процессе инференса. Таким образом, компании должны учитывать эти аспекты при разработке своей AI-инфраструктуры.