Was kostet Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist in den letzten Jahren zu einer der meistdiskutierten Technologien geworden. Mit ihrer Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen und ihre Leistung zu verbessern, revolutioniert KI die Arbeitswelt.
Eine der Hauptsorgen von Verbrauchern und Unternehmen sind jedoch die Kosten der KI-Implementierung. In diesem Artikel erkunden wir die verschiedenen Faktoren, die die Kosten der KI beeinflussen, und wie Unternehmen Kosten und Nutzen abwägen können.
Bevor wir mit der Analyse beginnen, müssen wir definieren, wie ein KI-Modell erstellt wird, um zu verstehen, wo die Kosten entstehen.
Wie man eine Künstliche Intelligenz von Grund auf erstellt und nutzt
Die Erstellung einer Künstlichen Intelligenz von Grund auf erfordert einen komplexen und kostspieligen Prozess, der den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie maschinelles Lernen und Deep Learning erfordert.
Das Verfahren ist wie folgt, und jeder der Punkte verursacht Kosten:
- Sammlung von großen Datenmengen
- Klassifizierung der Daten, um sie für den Lernalgorithmus nutzbar zu machen
- Konzeption und Entwicklung des Machine-Learning-Modells, das dann auf den gesammelten und klassifizierten Daten trainiert wird
- Training und Verwaltung des Modells mit Daten, bis die Ergebnisse zufriedenstellend sind
- Implementierung und Bereitstellung des Modells mit seinen Funktionalitäten
- Implementierung der Verbindung mit neuen Programmen oder mit bereits bestehenden Programmen
Die zu veranschlagenden Kosten sind:
- Hardware auf höchstem Niveau, da die durchzuführenden Operationen parallele Berechnungen nutzen und sehr zahlreich sind
- Data Analyst für alles, was mit Daten zusammenhängt
- Machine-Learning-Experte für die Erstellung des Modells
- Software-Haus für die Implementierung der Benutzeroberflächen und die Integration mit anderer Software
Diese Kosten müssen nur dann veranschlagt werden, wenn das Modell von Grund auf neu erstellt werden muss – und die Kosten können sehr hoch sein. Man bedenke nur, dass OpenAI Millionen von Dollar für das Training seines bekanntesten Modells GPT-4 ausgegeben hat.
Realistische Kosten für ein kleines bis mittleres Unternehmen liegen zwischen 50.000 und 100.000 Euro für eine minimale und funktionsfähige Version.
Mit bereits vorhandenen Modellen können Kosten gespart werden
Wenn Sie ein Unternehmen sind, das KI einsetzen möchte, ohne ein Vermögen auszugeben, empfehlen wir die Nutzung bereits vorhandener Modelle. Es gibt viele verfügbare, einige kostenlos und andere kostenpflichtig.
Folgende Fragen sollten Sie sich für jede Art von Modell stellen:
Muss ich das Modell weiter trainieren?
Falls die Antwort positiv ist, würden die Kosten natürlich steigen, da Sie für das Training des Modells Data Analysten, Machine-Learning-Experten und Hardware bezahlen müssten – andernfalls können Sie das System nicht im Geringsten verändern.
Welche Hardware benötigt das Modell?
Die benötigte Hardware ist sehr variabel und muss entweder gekauft, gemietet oder keines von beidem werden, wenn der Dienst keine Nutzung außerhalb seines Ökosystems vorsieht.
Konkrete Beispielszenarien können sein:
- Bei Systemen zur Texterkennung in Bildern sind die erforderlichen Hardware-Leistungen minimal und können daher auf jedem Computer ausgeführt werden. Kosten: 0
- Bei Systemen zur Bilderzeugung oder zur Generierung großer Textblöcke ist leistungsstarke Hardware erforderlich. Kosten: 1.000–3.000 Euro (oder deutlich mehr bei komplexen Operationen)
- Bei proprietären Systemen können die Kosten null sein, da das Modell nicht auf dem eigenen Gerät installiert, sondern nur on-demand genutzt werden kann. Kosten: 0
Ist das Modell Open Source oder kostenpflichtig?
Das KI-Modell kann Open Source oder kostenpflichtig sein, abhängig vom Hersteller und den angebotenen Funktionen. Im Allgemeinen ist ein Open-Source-Modell kostenlos und kann von jedem ohne Kosten genutzt werden.
Diese Modelle können jedoch einige Einschränkungen haben, wie z. B. den Mangel an technischem Support oder erweiterten Funktionen.
Die Kosten dieser Modelle hängen von den erforderlichen Funktionen und der Größe des für das Modelltraining verwendeten Datensatzes ab. Im Allgemeinen können kostenpflichtige Modelle von Tausendstel eines Euro pro einzelner Nutzung bis zu Tausenden von Euro pro Monat kosten – alles hängt von den Anforderungen ab.
Hier sind die Kosten einiger der wichtigsten nutzungsbasierten Plattformen verlinkt:
Wie lässt sich das Modell in bestehende Unternehmenssysteme integrieren?
Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen eine einzigartige Gelegenheit, ihre Effizienz und Produktivität zu verbessern. Um jedoch den maximalen Nutzen zu ziehen, muss das KI-Modell effizient und flexibel in die bestehenden Unternehmenssysteme integriert werden.
Dazu ist es unerlässlich, Entwicklungsteams einzubinden, die das notwendige KI-Modell in die bereits vorhandenen Ökosysteme integrieren.
Reale Kostenbeispiele
Um alles einfacher zu machen, werden einige reale Situationen betrachtet und deren Kosten analysiert:
BloggerAI
Es handelt sich um ein Projekt, das die Integration von Künstlicher Intelligenz in einen Editor für Blog-Artikel vorsieht (den ich gerade benutze 😁) – insbesondere unter Nutzung der Modelle von OpenAI.
Betrachtet man die Implementierungsstunden des KI-betreffenden Teils, belaufen sich die Kosten auf etwa 4.000–5.000 Euro. Zu diesen Kosten kommen keine weiteren hinzu, mit Ausnahme der on-demand-Bezahlung des Modells, die sich auf wenige Cent pro Artikel beläuft (um eine Vorstellung zu geben: das Schreiben dieses Artikels kostete 1 Cent).
Klicken Sie hier für weitere Informationen zu BloggerAI
Fotogenerierung für Rezeptbücher
Für ein Projekt musste eine kleine Benutzeroberfläche entwickelt werden, die es ermöglicht, ultrarealistisch aussehende Fotos von Gerichten für Rezeptbücher zu generieren. Das verwendete Modell war das Open-Source-Modell Stable Diffusion.
Hier wurden die Nutzungskosten des Modells auf null reduziert, da es Open Source ist und direkt auf dem Computer des Kunden installiert wurde. Um es jedoch zum Laufen zu bringen, musste es konfiguriert und einige Grafikkarten gekauft werden. Die Gesamtkostenschätzung beschränkte sich auf 2.000 Euro für Hardware und Beratung.