با گسترش روزافزون استفاده از هوش مصنوعی در سازمان‌ها، رایانش ابری به انتخابی جذاب برای استقرار سریع مدل‌های AI تبدیل شده است. اما در مرحله بهره‌برداری، هزینه inference می‌تواند به طرز نگران کننده‌ای افزایش یابد و سودآوری پروژه‌ها را تهدید کند. این ادامه بررسی می‌کنیم که چگونه مدل‌های ترکیبی و استراتژی‌های جایگزین می‌توانند این بحران را مدیریت کنند.
🧩 مزایا و معایب رایانش ابری در پروژه‌های هوش مصنوعی
🌐 رایانش ابری: آغاز ساده اما پایان پرهزینه
رایانش ابری مانند وسایل نقلیه عمومی، راهی سریع و بدون پیچیدگی برای استارت پروژه‌های هوش مصنوعی است. بسیاری از استارتاپ‌ها برای تست، توسعه و یادگیری ماشین از امکانات ابری بهره می‌گیرند تا بدون سرمایه‌گذاری اولیه بالا، ایده‌های خود را اعتبارسنجی کنند.
💸 اما حقیقت تلخ: هزینه inference در مقیاس بالا
زمانی که پروژه‌ها وارد فاز عملیاتی می‌شوند، به‌خصوص در بخش inference، هزینه‌ها به شکل تصاعدی افزایش می‌یابد. بسیاری از شرکت‌ها از افزایش ناگهانی هزینه‌ها تا ۱۰ برابر در ماه خبر داده‌اند.
⚙️ چرا هزینه inference گران‌تر از تصور است؟
- نیاز به فعالیت ۲۴/۷ برای پاسخ‌گویی به کاربران
- رقابت برای منابع GPU در ساعات پیک
- ساختار غیرقابل پیش بینی مدل‌های LLM با قیمت‌گذاری بر اساس توکن
- هزینه‌های بالا در صورت overprovisioning یا ظرفیت رزروشده استفاده نشده
مقایسه هزینه‌ها: Cloud vs Colocation
| مورد | Cloud (GPU اجاره‌ای) | Colocation / On-Prem |
| هزینه GPU ساعتی | بالا (۴x تا ۶x) | ثابت و پایین‌تر |
| کنترل زیرساخت | محدود | کامل |
| مقیاس‌پذیری سریع | بالا | نیاز به برنامه‌ریزی |
| هزینه طولانی‌مدت | بسیار زیاد | به‌صرفه بعد از ۹ ماه |
| مالکیت داده | وابسته به کلود | مستقل و امن |
🔄 راهکار جایگزین: زیرساخت هیبریدی (Hybrid AI Infrastructure)
✅ انتقال inference به محل( On-prem یا Colocation)
با انتقال inference به سرورهای اختصاصی یا دیتاسنترهای اشتراکی، بسیاری از شرکت‌ها توانسته‌اند هزینه‌های زیرساخت خود را تا ۸۰٪ کاهش دهند.
✅ حفظ آموزش در فضای ابری
برای آموزش‌های پرحجم و موقتی، استفاده از رایانش ابری همچنان منطقی است، اما با استفاده از instanceهای موقتی (Spot Instances) و بدون تعهد بلند مدت.
📊 نمونه واقعی صرفه‌جویی
یک شرکت SaaS با انتقال inference به colocation هزینه ماهانه خود را از ۴۲ هزار دلار به ۹ هزار دلار کاهش داد. تیم دیگری که نیاز به پاسخ‌های فوری در کمتر از ۵۰ میلی‌ثانیه داشت، با این انتقال، علاوه بر کاهش هزینه، زمان پاسخ‌دهی را نیز بهبود بخشید.
📌 نتیجه‌گیری
هزینه‌های رایانش ابری برای پروژه‌های AI در فاز عملیاتی می‌توانند غیرقابل پیش‌بینی باشند. مدل‌های هیبریدی، با استفاده از ترکیب هوشمندانه زیرساخت‌های محلی و ابری، نه تنها هزینه را کاهش می‌دهند، بلکه پایداری و کنترل بیشتری را نیز فراهم می‌کنند.
👉 اگر در حال برنامه‌ریزی برای استقرار AI در سازمان خود هستید، همین حالا با مشاور.پرو تماس بگیرید و بهترین معماری زیرساختی متناسب با نیازتان را طراحی کنید.
