Компания Groq, базирующаяся в США, предлагает решения для снижения затрат на работу искусственного интеллекта и повышения его производительности. В основе их подхода лежит оптимизация процесса инференса, который отвечает за генерацию ответов и рекомендаций на основе уже изученных данных.

Значимость инференса

Инференс - это ключевой процесс, в котором ИИ использует свои знания для генерации выходных данных. Каждый раз, когда вы просите ИИ подсуммировать информацию, написать письмо или предложить рекомендацию, система выполняет инференс. Этот процесс составляет основную часть затрат на ИИ для предприятий, значительно превышая затраты на обучение моделей.

Проблемы и решения

Многие компании сталкиваются с ростом счетов за ИИ и замедлением работы моделей, особенно при использовании крупных языковых моделей, таких как GPT-5 или Claude 4 Opus. Аммар Сингх, исполнительный директор по продажам GTM APAC в Groq, отмечает: "Наша цель - сделать инференс быстрее и дешевле." Groq активно работает над снижением задержек и стоимости инференса, что особенно актуально для компаний, таких как Paytm, ведущий поставщик цифровых платежей в Индии.

Подход "Бенто-бокс"

Дебджоти Бисвас, архитектор решений ИИ в Groq, предлагает подход "Бенто-бокс" для выбора моделей ИИ. Это означает использование различных специализированных моделей для конкретных задач, что позволяет оптимизировать затраты и производительность. Бисвас сравнивает большие модели с хирургами, которых стоит привлекать только для сложных задач, в то время как меньшие модели могут справляться с большинством повседневных задач.

Ключевые факторы успешного внедрения ИИ

Сингх подчеркивает важность четырех факторов при внедрении генеративного ИИ: вызовы масштабирования, выбор модели, бенчмаркинг и оптимизация первого токена. В условиях быстро меняющегося ландшафта ИИ важно начинать с открытых оценок LLM, чтобы избежать компромиссов в будущем.

Заключая свое выступление, Сингх отметил, что модели будут постепенно выводиться из обращения, и важно адаптировать стратегии внедрения ИИ для достижения максимальной выгоды.