Ba Chiến Lược Tối Ưu Hóa Chi Phí AI

Ba Chiến Lược Tối Ưu Hóa Chi Phí AI

GenAI có tiềm năng lớn nhưng chi phí triển khai có thể tăng cao do yêu cầu tài nguyên tính toán, dữ liệu và nhân sự. Việc tối ưu hóa chi phí là cần thiết để đạt được giá trị lâu dài. Google Cloud đưa ra 3 chiến lược nhằm giúp các doanh nghiệp dự đoán, quản lý chi phí và phân bổ nguồn lực hiệu quả để tối ưu hóa chi phí AI và hỗ trợ triển khai thành công các dự án GenAI. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu nhé.

GenAI hay Traditional AI (AI truyền thống) đều là những công cụ mạnh mẽ, nhưng để phát huy tối đa hiệu quả, chúng cần được triển khai nhằm hỗ trợ trực tiếp cho các mục tiêu kinh doanh, không hoạt động riêng lẻ. Chính vì vậy, doanh nghiệp cần xác định rõ các mục tiêu hoặc nhu cầu kinh doanh cụ thể và có thể đo lường. Sau đó, làm việc dựa trên các kết quả mong muốn — như cải thiện hiệu suất nhân viên hoặc nâng cao sự hài lòng của khách hàng — để đảm bảo giải pháp AI đóng góp thiết thực vào việc đạt mục tiêu kinh doanh.

Để xác định trường hợp sử dụng GenAI hoặc Traditional AI hãy sử dụng quy trình ra quyết định đơn giản sau:

Business goal and success criteria: Xác định các mục tiêu có thể đo lường
Hãy tập trung vào các mục tiêu kinh doanh chính và giá trị mong muốn như: tăng năng suất, tối ưu hóa chi phí, nâng cao trải nghiệm khách hàng, và tạo lợi thế cạnh tranh. Xác định rõ các phương thức đo lường hiệu quả của mục tiêu này; trong đó, lợi tức đầu tư (ROI) là một chỉ số quan trọng để đánh giá sự thành công của dự án AI. ROI có thể được đo qua:
- Lợi ích tài chính trực tiếp: Tăng doanh thu hoặc cắt giảm chi phí.
- Hiệu quả vận hành: Rút ngắn thời gian ra mắt sản phẩm hoặc đẩy nhanh quá trình giải quyết vấn đề.
- Trải nghiệm khách hàng: Nâng cao mức độ hài lòng và khả năng giữ chân khách hàng
Đồng thời, cần làm rõ các hạn chế và yếu tố cần cân nhắc, bao gồm các yêu cầu bảo mật và quyền riêng tư theo quy định của ngành và quốc gia.
Type of AI/ML: Xác định xem AI/ML có phù hợp để giải quyết vấn đề kinh doanh và đạt mục tiêu không.
Quyết định liệu kỳ vọng kinh doanh có yêu cầu GenAI, các loại AI khác, hay không cần AI. Tham khảo "Framing an ML problem" để xác định các đầu ra cần thiết.
User experience expectation: Xác định end user và cách họ tương tác với ứng dụng AI, đồng thời xem xét kỳ vọng và sở thích của họ.
Business driven and user-centric AI solution: Kết nối Traditional AI hoặc GenAI với yêu cầu kinh doanh, ưu tiên của ban lãnh đạo và kỳ vọng người dùng. Cân nhắc:
- Cách AI cải thiện hiệu quả, năng suất, giảm chi phí và đơn giản hóa quy trình.
- Cách AI nâng cao trải nghiệm khách hàng và cải thiện sản phẩm.
- Làm thế nào AI tạo ra giá trị sáng tạo và cải tiến dịch vụ hiện có.
- Ưu tiên áp dụng công nghệ để nâng cao năng lực kinh doanh, phù hợp với mục tiêu tổ chức.
Business process change: Xác định các điều chỉnh cần thực hiện trong quy trình hoặc luồng công việc hiện tại để doanh nghiệp có thể tích hợp GenAI hoặc Traditional AI.

Một yếu tố quan trọng trong việc tối ưu hóa chi phí AI là doanh nghiệp phải có cái nhìn toàn diện về chi phí, đặc biệt là các chi phí gia tăng khi các dự án AI mở rộng. Chính vì vậy việc lập mô hình Tổng chi phí sở hữu (TCO) cho từng trường hợp sử dụng AI sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn.

Google Cloud chia nhỏ các trường hợp sử dụng kinh doanh, ánh xạ với các mô hình AI tạo sinh cụ thể, rồi phân tích chi phí để ước tính đầu tư cho việc xây dựng và mở rộng dự án AI. Quá trình này cũng xác định các đòn bẩy để tối ưu hóa TCO:

Model serving costs: Chi phí suy luận mô hình
Training and tuning costs: Chi phí đào tạo và điều chỉnh mô hình bổ sung.
Cloud hosting costs: Chi phí chạy mô hình trên hạ tầng đám mây.
Training data storage and adapter layers costs: Chi phí lưu trữ dữ liệu và adapter layers
Application layer and setup costs: Chi phí dịch vụ đám mây bổ sung
Operational support costs: Chi phí duy trì mô hình AI.

Mục tiêu của Google Cloud là cung cấp các mô hình phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp và tối ưu hóa chi phí cho các dự án AI qua nhiều lựa chọn linh hoạt.

Model Garden trên Vertex AI cung cấp hơn 160 mô hình từ first-party, third-party và open source, cho phép doanh nghiệp thử nghiệm và chọn mô hình tối ưu cho trường hợp sử dụng, ngân sách và nhu cầu hiệu suất, đồng thời dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình khi cần thiết. Google Cloud cũng hỗ trợ hợp nhất dữ liệu và kết nối với các công nghệ AI tiên tiến, cung cấp dịch vụ lưu trữ và phân tích giúp tiết kiệm chi phí lưu trữ và truy vấn dữ liệu.

Gemini 1.5 Flash, phiên bản mới nhất trong dòng mô hình Gemini, được tối ưu hóa cho các tác vụ quy mô lớn với chi phí tiết kiệm hơn. Google Cloud cũng cập nhật và giới thiệu các tính năng mới như: dynamic workload scheduler, context caching và provisional throughput, giúp giảm chi phí yêu cầu và dự đoán chi phí GenAI dễ dàng hơn.

Bằng cách tận dụng hiệu quả các đòn bẩy TCO này, cácdoanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược AI để tối ưu hóa chi phí, nâng cao hiệu quả và gia tăng giá trị.

Một thách thức lớn khi triển khai GenAI là kiểm soát chi phí đám mây. Các mô hình AI yêu cầu tài nguyên lớn trong việc xử lý và lưu trữ, chi phí đám mây tăng khi các dự án mở rộng quy mô.

Google Cloud đã phát triển framework Cloud FinOps for Generative AI để giúp doanh nghiệp đánh giá khả năng áp dụng GenAI, quy trình và công nghệ. Framework này bao gồm năm yếu tố chính:

Gen AI Enablement: Đảm bảo việc tích hợp GenAI thành công thông qua các chiến dịch đào tạo và kích hoạt.
Cost Allocation: Hiểu và phân bổ chi phí của GenAI để đo lường ảnh hưởng của chúng đến lợi nhuận.
Model Optimization: Theo dõi và tối ưu hóa dữ liệu, tính năng và quy trình đào tạo để nâng cao hiệu suất mô hình.
Pricing Model: Hiểu các cấu trúc giá của mô hình AI để lựa chọn giải pháp phù hợp.
Value Reporting: Báo cáo chi phí và giá trị của AI, giúp dễ dàng quyết định việc mở rộng quy mô AI.

Cloud Ace

Google Cloud Managed Service Provider