מאמרי בינה מלאכותית #עלויות ענן

המאמר עוסק באתגר הכלכלי של שימוש ב-Generative AI. הוא מסביר את המעבר למודל תמחור לפי צריכה (Tokens), מנתח את ההבדל בין מודלים מסחריים לקוד פתוח, ומציע אסטרטגיות FinOps כמו שימוש בנתבי מודלים ומנגנוני Caching לחיסכון בעלויות.

המאמר מציג מסגרת חשיבה חדשה לאסטרטגיית AI ארגונית, המתרחקת מהגישה הפשטנית של "מודלים גדולים יותר = טוב יותר". הוא מסביר את שלושת צירי הסקיילינג: Up (למשימות מורכבות), Down (ליעילות ופרטיות במכשירי קצה), ו-Out (לביזור באמצעות סוכנים). המאמר מדגיש את היתרונות הכלכליים והסביבתיים של הגישה המשולבת וכולל מטריצת קבלת החלטות לבחירת המודל המתאים.