- GPUはAI革命のエンジンであり、大規模言語モデル（LLMs）を支えるために重要
- GPUの価格は今後大きく変動する可能性があり、企業は変動コストを管理する必要がある
- エネルギー集約型産業や物流業は変動コスト管理に慣れているが、金融サービスや製薬会社はAIの恩恵を受けるため急速に学習する必要がある
- Nvidiaが主要なGPUプロバイダーであり、GPUの需要は増加する見込み
- GPUのコストは変動し続ける可能性が高く、需要と供給の基本に左右される
- 企業はGPUコストを最適化するために適切なタイプのGPUを確保すべき
- 地理的位置もコスト管理のための要素であり、電力コストが低い地域にGPUサーバーを配置することでコスト削減が可能
- CIOはAIアプリケーションのコストと品質のトレードオフを注意深く考慮すべき
- 異なるクラウドサービスプロバイダーやAIモデルを切り替えることでコストを最適化できる
私の考え: AIの普及によりGPUの需要は増加しており、企業はコスト管理の新しい規律を学ぶ必要がある。GPUのコスト変動や適切な種類のGPUの選択、地理的要因の考慮、AIアプリケーションの品質とコストのバランスなどが重要である。将来的な需要を正確に予測することは困難であり、新しい技術や用途の出現も課題となる。企業は今から計画を立て始めるべきだ。
元記事: https://venturebeat.com/ai/get-ready-for-a-tumultuous-era-of-gpu-cost-volitivity/