Der Moment AI-gesteuerter Anwendungen beschleunigt sich weltweit und zeigt kaum Anzeichen einer Verlangsamung. Laut Daten von IBM nutzen bereits 42% der Unternehmen mit mehr als 1000 Mitarbeitern aktiv KI in ihrem Geschäft, während weitere 40% damit experimentieren und es testen. Mit Plattformen wie OpenAI’s GPT-4o und Google’s Gemini, die neue Leistungsmaßstäbe setzen, entdecken Organisationen neue Anwendungen für diese Technologien, die bessere Ergebnisse liefern können. Trotz der Herausforderungen bei der Skalierung der Technologie integrieren immer mehr Unternehmensabläufe Aufrufe an diese KI-Modelle, was die Nutzung drastisch erhöht. Lohnt sich der steigende Einsatz der neuesten Modelle?

Die Einführung von KI bedeutet auch die Nutzung von KI-Modellen und die Übernahme der Kosten für KI-Inferenzen, während viele Organisationen Kosten senken. Mit anhaltender wirtschaftlicher Unsicherheit und steigenden Betriebskosten suchen Unternehmen nach Wegen, ihre Budgets zu optimieren und unnötige Ausgaben zu reduzieren. Die steigenden Kosten für KI-Infrastruktur können zu Spannungen führen, da Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und die Kraft der KI nutzen wollen, während sie auch das Gleichgewicht zwischen diesen Investitionen und finanzieller Vernunft finden möchten.

Um die steigenden Kosten für Daten zu bewältigen und gleichzeitig die benötigten KI-Anwendungen zu unterstützen, müssen Unternehmen die Kosten der KI bei Skala verstehen. Die schnelle Bereitstellung von KI führt zu erhöhten Kosten auf mehreren Ebenen. Organisationen investieren hauptsächlich in KI-Inferenzen, für die sie oft auf APIs von führenden Anbietern oder Cloud-Diensten zurückgreifen und basierend auf der Nutzung zahlen. Das Anpassen von KI-Modellen durch „Feinabstimmung“ kann ebenfalls teuer sein. Der Aufbau von KI-Anwendungen erfordert zusätzliche Komponenten wie Vektordatenbanken, um die Genauigkeit und Relevanz von Reaktionen aus KI-Modellen zu verbessern.

Die Optimierung der Effizienz durch semantisches Caching ist eine wirksame Technik, die Organisationen einsetzen, um die Kosten für KI-Inferenzen zu verwalten und die Geschwindigkeit ihrer Anwendungen zu erhöhen. Sie speichert und verwendet Ergebnisse früherer Berechnungen basierend auf ihrer semantischen Bedeutung, um die Effizienz in Anwendungen wie Inferenzen oder Suche zu verbessern. Dieser Ansatz hilft, redundante Berechnungen zu reduzieren und Kosten zu sparen.

Organisationen müssen ihre Technologiestapel und Betriebsstrategien optimieren, um modernste KI-Anwendungen bereitstellen zu können, ohne untragbare Infrastrukturkosten zu verursachen. Techniken wie semantisches Caching spielen hierbei eine wichtige Rolle, um die Balance zwischen Leistung und Kosten zu halten. Für Unternehmen, die Schwierigkeiten haben, KI-Anwendungen effizient und kostengünstig zu skalieren, kann das effektive Management entscheidend sein.

Wir haben den besten KI-Website-Builder vorgestellt. Dieser Artikel wurde im Rahmen des Expert Insights-Kanals von TechRadarPro produziert, in dem wir die klügsten Köpfe der Technologiebranche präsentieren. Die hier geäußerten Ansichten sind die des Autors und nicht unbedingt die von TechRadarPro oder Future plc. Wenn Sie an einem Beitrag interessiert sind, erfahren Sie mehr hier: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro