Inference Economics 101: Reserved Compute versus Inference APIs

Die Infrastruktur für KI-Anwendungen entwickelt sich rasant weiter und es ist entscheidend, die verschiedenen Ansätze zu verstehen, die Unternehmen zur Verfügung stehen. In diesem Artikel beleuchten wir die Unterschiede zwischen Reserved Compute und Inference APIs. Diese beiden Ansätze haben sich als wirtschaftlich attraktiv erwiesen und bieten unterschiedliche Vorteile, die auf verschiedene Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind.

Einführung

Die Infrastruktur-Schicht für KI-Anwendungen konvergiert nicht mehr auf ein einzelnes „bestes“ Modell. Stattdessen spaltet sie sich in zwei dauerhafte und wirtschaftlich attraktive Märkte auf, die jeweils für unterschiedliche Einschränkungen optimiert sind. Auf der einen Seite stehen Reserved Compute-Plattformen, die Vorhersehbarkeit, Kontrolle und Determinismus bieten. Auf der anderen Seite finden wir Inference APIs, die einige dieser Kontrollen gegen Skalierbarkeit eintauschen und Komplexität abstrahieren, um Kosteneffizienz und Geschwindigkeit zu erreichen.

Reserved Compute Plattformen

Reserved Compute-Plattformen bieten stundenweise oder reservierte GPU-Instanzen an, die für ihre Vorhersehbarkeit und Kontrolle bekannt sind. Hier sind einige der Hauptmerkmale:

• Garantierter Zugang zu knappen GPUs: Kunden haben die Sicherheit, dass sie jederzeit auf die benötigte Rechenleistung zugreifen können.
• Vorhersehbare Leistung und Kapazität: Unternehmen können ihre Ressourcen besser planen und verwalten.
• Volle Kontrolle über Runtime und Stack: Dies ermöglicht eine detaillierte Anpassung der Infrastruktur.
• Klare, stabile Wirtschaftlichkeit: Die Kosten sind transparent und vorhersehbar.

Diese Plattformen sind besonders wertvoll für Unternehmen, die Konsistenz über Elastizität priorisieren und die Kontrolle über ihre Infrastruktur benötigen.

Inference APIs

Im Gegensatz dazu bieten Inference APIs eine andere Art von Wert. Sie sind darauf ausgelegt, Komplexität und Nutzungskosten zu absorbieren:

• Tokens oder Anfragen, nicht Hardware: Kunden kaufen Zugang zu Rechenressourcen in Form von Anfragen.
• Elastische Kapazität ohne Bereitstellung: Kunden müssen sich nicht um die Verwaltung von GPU-Flotten kümmern.
• Betriebsvereinfachung: Die APIs ermöglichen eine schnellere Markteinführung.

Inference APIs sind besonders vorteilhaft für Unternehmen, die eine hohe Flexibilität benötigen und deren Arbeitslasten unregelmäßig sind.

Wirtschaftliche Profile und Trade-offs

Beide Modelle haben ihre eigenen wirtschaftlichen Profile und Trade-offs:

Reserved Compute

• Hohe Auslastung pro Kunde, wenn die Arbeitslasten gut dimensioniert sind.
• Umsatz ist an langfristige Verträge oder Reservierungen gebunden.
• Wachstum skaliert linear mit der GPU-Flotte.

Inference APIs

• Niedrigere Auslastung pro Kunde, aber höhere Aggregation auf Plattformebene.
• Umsatz skaliert mit der Anzahl der Kunden und Anwendungsfälle.
• Weniger deterministische Leistung pro Anfrage, aber höhere Effizienz durch Aggregation.

Die Wahl zwischen diesen beiden Ansätzen hängt stark von den spezifischen Anforderungen und Prioritäten eines Unternehmens ab.

Langfristige Attraktivität beider Märkte

Beide Märkte bleiben langfristig attraktiv, weil:

• KI-Arbeitslasten diversifizieren sich und konvergieren nicht.
• Einige Käufer werden immer Kontrolle und Determinismus priorisieren.
• Andere werden Geschwindigkeit, Elastizität und Einfachheit bevorzugen.

Infolgedessen wird Reserved Compute dort Wert schaffen, wo Vorhersehbarkeit wichtig ist, während Inference APIs dort Wert schaffen, wo Nutzung und Abstraktion entscheidend sind.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl Reserved Compute-Plattformen als auch Inference APIs ihre eigenen Vorteile haben. Die Entscheidung, welche Plattform zu wählen ist, sollte auf den spezifischen Anforderungen des Unternehmens basieren. Beide Modelle haben das Potenzial, in ihren jeweiligen Nischen erfolgreich zu sein und den Unternehmen, die sie nutzen, erheblichen Wert zu bieten.

Quellenliste:

• Quelle: INFERENCE ECONOMICS 101: RESERVED COMPUTE VERSUS INFERENCE APIS
• Inference Economics: An Overview
• Understanding Inference Economics in AI