بحران ظرفیت هوش مصنوعی؛ خطر تأخیر، افزایش هزینه‌ها و نقطه انفجار قیمت‌گذاری لحظه‌ای

در حالی که هوش مصنوعی روزبه‌روز نقش پررنگ‌تری در زندگی ما پیدا می‌کند، کارشناسان نسبت به محدودیت‌های زیرساختی آن هشدار می‌دهند. به نظر می‌رسد ظرفیت فعلی مراکز داده و زیرساخت‌های فنی پاسخگوی تقاضای روزافزون کاربران برای مدل‌های پیشرفته‌ای مانند GPT-4 یا ابزارهای تصویری مبتنی بر AI مانند Midjourney یا DALL·E نیست. این افزایش تقاضا، خطراتی مانند تأخیر در پاسخ‌دهی، افزایش شدید هزینه‌ها و حتی سیاست‌گذاری‌های قیمت‌گذاری شناور را با خود به همراه دارد.

افزایش بی‌سابقه تقاضا برای هوش مصنوعی

در ماه‌های اخیر، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی جهش بزرگی داشته است؛ به گونه‌ای که تحلیل‌گران معتقدند دنیا به‌زودی با “گلوگاه ظرفیت” مواجه خواهد شد. بر اساس گزارش Axios، منابع محاسباتی از جمله کارت‌های گرافیکی پیشرفته (GPU) به شدت تحت فشار قرار گرفته‌اند و بسیاری از شرکت‌ها برای دسترسی به این منابع با مشکل مواجه شده‌اند.

مسئله تأخیر در پاسخ‌دهی (Latency)

یکی از چالش‌های عمده این فشار تقاضا، بُروز تأخیرهای زیاد در پاسخ‌دهی مدل‌های AI است. هنگامی که میلیون‌ها کاربر به‌طور همزمان خواهان استفاده از خدماتی چون تولید متن یا تصویر با هوش مصنوعی هستند، مدت‌زمان لازم برای دریافت پاسخ به‌طور چشم‌گیری افزایش پیدا می‌کند. این موضوع می‌تواند تأثیری منفی بر تجربه کاربری داشته باشد، به‌ویژه برای مشاغل یا پلتفرم‌هایی که وابسته به پاسخ‌گویی آنی هستند.

هزینه‌های زیرساختی و رشد ناپایدار

اجرای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی به منابع سخت‌افزاری و انرژی فراوان نیاز دارد. هزینه اجرای این مدل‌ها، به‌خصوص در مقیاس وسیع، به‌سرعت در حال افزایش است. شرکت‌هایی مانند OpenAI و Google مجبورند برای حفظ عملکرد مناسب سیستم‌ها، سرمایه‌گذاری‌های بزرگی در مراکز داده انجام دهند. این روند می‌تواند قیمت خدمات AI را به شکل قابل توجهی افزایش دهد.

نقطه‌ تغییر سیاست قیمت‌گذاری

تحلیل‌گران بازار تکنولوژی پیش‌بینی می‌کنند که شرکت‌ها به‌زودی سیستم “قیمت‌گذاری شناور” یا Surge Pricing را برای استفاده از خدمات هوش مصنوعی در پیش خواهند گرفت؛ مشابه با آنچه در پلتفرم‌هایی مانند Uber دیده‌ایم. به این معنا که در ساعات اوج مصرف، هزینه استفاده از مدل‌های AI به‌طور موقتی افزایش خواهد یافت. این سناریو می‌تواند کاربران معمولی را از دسترسی راحت به این فناوری‌ها بازدارد.

سخن پایانی

راه‌اندازی زیرساخت‌های گسترده‌تر و استفاده از تراشه‌های پیشرفته‌تر مانند GPUهای اختصاصی، تنها بخشی از راه‌حل این بحران است. با ادامه رشد استفاده از AI، کسب‌وکارها و کاربران نهایی باید آماده پذیرش تغییراتی در نحوه استفاده و پرداخت هزینه برای این فناوری‌ها باشند. بدون برنامه‌ریزی دقیق و به‌روزرسانی زیرساخت‌ها، آینده‌ای با خدمات کند و گران در انتظار ما خواهد بود.

منبع خبر: https://www.axios.com/2024/06/04/ai-capacity-delay-cost-surge-pricing