人工智能成本--有哪些解决方案符合您的预算？

从自动驾驶汽车到流媒体平台上的个性化推荐：人工智能（AI）几乎渗透到每一个行业，影响着我们生活的方方面面。不过，虽然人工智能应用的好处显而易见，但其背后也隐藏着成本。

在这篇博文中，我们将为您仔细分析人工智能的成本，并提供有价值的知识。我们将仔细研究不同类型的成本，比较提供商和不同的解决方案，并澄清哪些因素构成了人工智能的成本。

有关人工智能成本的最重要事实简介

• 人工智能对生活、行业和部门的许多领域都有帮助。然而，人工智能也会产生差异很大的成本。根据提供商、项目范围和具体要求的不同，差异也很大。因此，获得单独报价非常重要。
• 人工智能成本产生于多个领域，包括数据来源和清理、硬件和基础设施、员工成本、云服务、研发、员工培训和法律合规。
• 有一些方法可以提高人工智能的成本效益，包括成本效益分析、利用现有资源、使用开源工具和框架、任务自动化以及监控和优化人工智能系统。
• 市场上有多个供应商和解决方案模型可满足各种预算需求，包括谷歌云人工智能、微软 Azure 机器学习、亚马逊网络服务（AWS）、IBM 云、UiPath、Automation Anywhere、TensorFlow、PyTorch、Datadog、Prometheus、DataRobot 和 Konfuzio。

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，AI），在我国更常用的名称是人工智慧（Artificial Intelligence，AI），是机器提供的类人智能服务的总称。这包括获取和使用知识、解决问题、做出决策、理解语言以及模拟人类的能力，如视觉、听觉和学习能力。

其核心是 人工智能 旨在设计出能够模仿人类思维过程和行为的机器。这是通过算法、机器学习和神经网络来实现的，使计算机能够从数据中学习并识别模式。这种模式识别能力对 人工智能系统在这种情况下，他们可以管理任务并做出类似人类的决策。

有关人工智能出现的一切情况和详细背景信息，请参阅我们的续篇博文： 什么是人工智能？

人工智能的子类别--使用领域和应用实例

人工智能是一个广泛的领域，包括各种子类别。为了加深对这一领域的了解，我们将介绍其中最重要的几个子类别：

弱人工智能（窄人工智能）

弱人工智能，又称窄人工智能，侧重于开发专为特定任务或有限任务领域设计的人工智能系统。这些系统专注于各自的应用领域，并在这些领域提供令人印象深刻的性能。

使用领域和应用实例

• 医疗保健用于诊断皮肤病的人工智能系统。它能分析皮肤病变的照片，并在早期检测出皮肤癌或其他皮肤病。阅读 这里 了解更多有关医疗行业人工智能解决方案的信息。
• 金融部门产品：用于客户支持的人工智能聊天机器人 银行.他负责处理客户咨询、审查交易和回答常见问题。了解更多 银行高效处理客户数据.

强人工智能（通用人工智能）

强人工智能，英文名为General AI，是人工智能研究的终极目标。这种形式的人工智能力求广泛理解人类智能，并注定能够处理通常需要人类智能的各种任务。试想一下，一台计算机不仅能书写文字、解决数学问题，还能创作创意作品、做出道德决策并不断自我完善。尽管我们在实现强人工智能方面取得了进展，但迄今为止，这仍是一个尚未完全实现的宏伟目标。

使用领域和应用实例

• 教育他是一名普通 AI 辅导员，帮助学生学习各种学校科目和准备考试。他制定个人学习计划、评估考试并适应每个学生的需求。
• 研究与发展人工智能研究员：一名普通的人工智能研究员，能够创造新的科学知识，解决各学科的复杂问题。他提出假设、进行实验、撰写研究论文，所有这些都能达到人类极难达到的低错误率。

机器学习(ML)

机器学习 是人工智能中应用最广泛的子类别之一。这种技术可以 算法 用于从数据中学习并做出预测或决策。这项技术被广泛应用于许多领域，包括 医疗诊断 从财务预测到语言和 图像识别.机器学习使计算机能够识别数据中的模式和关系，并利用这些洞察力来解决问题。

使用领域和应用实例

• 医学疾病爆发预测模型：用于预测疾病爆发的 ML 模型。它通过分析健康数据和环境因素来预测流感或 COVID-19 等疾病的发生。
• 金融一种用于信用风险评估的 ML 算法。它根据信用记录和财务数据对信贷申请进行评分，以确定违约风险。阅读 这里 关于 KYC 程序的更多信息。

深度学习

深度学习是一种特殊的机器学习技术，它基于 神经网络 基于许多层。这些层能够识别数据中的复杂模式和抽象概念。深度学习在图像识别等任务中取得了开创性的进展、 语音处理 和自主导航。

使用领域和应用实例

• 自动驾驶车辆用于道路交通检测的深度学习模型。它通过分析实时图像和传感器信息来识别交通标志、其他道路使用者和行人。
• 语音处理用于自动翻译文本的深度学习系统。它能分析一种语言的文本，并将其翻译成另一种语言，同时保留其含义和上下文。

人工智能成本类型

人工智能的成本产生于许多不同的领域。下面我们将介绍其中一些：

• 数据检索和清理高质量数据：高质量数据是任何人工智能应用的核心。获取和清理这些 数据 是成本密集型的。
• 硬件和基础设施硬件：强大的硬件，包括图形处理器（GPU）和张量处理单元（TPU），对于训练人工智能模型至关重要。这些硬件的维护 基础设施 和 能源成本 也应考虑在内。
• 人事费预期成果 1：招聘和留住人才的潜力 数据科学家由于对机器学习工程师或人工智能研究人员的需求量很大，因此这些专业人员的薪酬很高。
• 云服务许多公司使用 云服务 除少数例外情况外，这些人工智能模型都能定期产生费用。
• 研发费用投资：对新算法、技术和应用的持续研究需要对开发团队和资源进行投资。这些成本都会加到人工智能产品的价格中。您是否希望增加您的 介绍人工智能专业知识?Konfuzio 市场提供了理想的跳板。
• 员工培训培训：在企业成功引入人工智能后，对员工进行适当的培训非常重要。这不仅包括对人工智能应用的技术理解，还包括培养以下技能 与人工智能系统合作.
• 遵守法律和道德规范预期成绩 1：遵守 隐私政策 特别是在发生违规行为时，道德准则可能会造成额外的成本。

提高人工智能成本效益的方法

要想从人工智能项目中获得最大收益，了解、规划和管理人工智能的成本非常重要。投资人工智能从长远来看是有回报的，但明智的预算编制和资源分配是企业成功的基础。以下提示将帮助您在不牺牲质量和性能的前提下提高人工智能项目的成本效益。

成本效益分析

提前对人工智能项目进行成本效益分析非常有用。无论是通过节约成本、提高营业额还是提高公司效率，对人工智能的投资都应获得长期回报。

利用现有资源

在购买新的硬件或软件之前，请先看看能否更有效地利用现有资源，或求助于与现有 IT 基础设施集成的人工智能解决方案。例如，Konfuzio 就以无缝集成而著称。您可能已经拥有功能强大的计算机或服务器，可以升级用于人工智能任务。重复使用或合并资源可以大大节约成本。

人工智能应用、解决方案模式和供应商比较

下面的列表将为您大致介绍 提供 人工智能市场。还有：我们的博文 2023年你应该知道的10家人工智能初创企业

迁移学习

迁移学习是一种使用预先训练好的人工智能模型，并根据项目的具体要求进行调整的方法。这与 培训 的模型。

谷歌云人工智能提供迁移学习和人工智能建模的全面服务。

优势

• 综合服务谷歌云人工智能提供广泛的人工智能建模服务，包括预训练模型、数据处理工具和机器学习基础设施。这使企业能够开发多样化的人工智能应用。
• 与谷歌生态系统整合集成：与 BigQuery、TensorFlow 和谷歌云平台等其他谷歌产品和服务的集成为数据处理和分析以及扩展人工智能应用提供了无缝机会。

劣势

• 复杂性服务和工具：对于人工智能开发的新手来说，所提供的各种服务和工具可能会让他们不知所措。平台的复杂性需要时间和资源来学习和实施。
• 费用使用谷歌云人工智能的成本：使用谷歌云人工智能的成本取决于项目的规模，尤其是在训练或大规模运行人工智能模型的情况下。公司应仔细监控并做好成本预算。

微软 Azure 机器学习云转移学习：为云转移学习提供强大的工具和资源。

优势

• 强大的工具和资源微软 Azure 机器学习：微软 Azure 机器学习为人工智能模型开发提供了强大的工具，包括自动机器学习算法、数据处理以及与 Azure 云服务的集成。
• 可扩展性Azure 可以轻松扩展资源，非常适合人工智能工作负载多变的组织。可以随意添加或删除资源，以满足当前需求。

劣势

• 学习曲线学习曲线：与谷歌云人工智能类似，该平台的服务和工具种类繁多，学习曲线陡峭。新用户需要时间来学习。
• 费用Azure 机器学习的使用成本很高，尤其是需要处理大量数据时。成本的透明度和监控对于防止预算超支非常重要。

云计算和现收现付模式

ǞǞǞ 云 它提供可扩展的资源，只需为实际使用的计算能力付费。这对于人工智能工作负载不稳定的公司来说尤其有用，因为他们不需要购买昂贵的硬件。

亚马逊网络服务（AWS）支持可扩展的云资源和灵活的计费模式。

优势

• 可扩展性: AWS 它拥有广泛的云资源，可根据需求轻松扩展。这使企业能够保持资源调整的灵活性，并在需求减少时节省人工智能成本。
• 广泛的服务: AWS 为各种用例提供丰富的云服务和工具，包括计算、存储、数据库、人工智能等。客户可以使用各种解决方案。

劣势

• 成本复杂性成本规划：由于服务和选择多种多样，成本规划是一项复杂的工作。公司应仔细关注如何使用其资源，以避免意外的成本增加。
• 许可AWS 的某些服务需要单独的许可证或对某些功能收费。这就增加了使用这些服务的成本。

IBM云计算: 提供 云服务 并为企业提供现收现付选项。

优势

• 现收现付模式IBM 云：IBM 云提供 "即用即付 "选项，使企业只需为实际使用的计算能力付费。这有助于控制成本，防止过度消费。
• 混合云解决方案IBM 云：IBM 云提供混合云选项，可实现内部系统和云资源的无缝集成。这对于拥有复杂 IT 基础设施的公司尤其有用。

劣势

• 功能范围有限与 AWS 相比，IBM 云提供的人工智能服务和工具选择更为有限。这限制了选择解决方案的灵活性。
• 市场份额AWS 的市场份额和用户数量均超过 IBM 云。这对社区支持和专业知识的可用性都有影响。

任务自动化

人工智能尤其常用于执行许多重复性任务。 自动 从而优化流程。因此，员工可被调配从事要求更高的工作，从长远来看，这将提高公司的效率并节约成本。

UiPath (机器人流程自动化）：专门从事 业务流程的自动化 和重复任务。

优势

• 用户友好性UiPath：UiPath 的特点是用户界面友好，即使是非技术人员也能使用、 过程自动化 创建和管理。
• 强大的社区和生态系统UiPath：UiPath 拥有强大的开发人员社区和各种预建自动化模块，可加快开发速度。

劣势

• 费用UiPath 的成本很高，这取决于公司规模和自动化范围，尤其是在需要额外模块或支持的情况下。
• 复杂情况下的复杂性自动化项目的复杂性：在非常复杂的自动化项目中 工作流程 而且维护工作量可能会增加。

自动化无处不在 (针对 RPA 解决方案）：提供 RPA-的平台 任务自动化 公司可提供。

优势

• 可扩展性Automation Anywhere 提供可扩展的解决方案，从小公司到大公司都可使用这些解决方案来实现工作步骤和流程的自动化。
• 多样化的集成选项该平台可与各种应用程序和系统集成，促进复杂工作流程的自动化。

劣势

• 复杂性自动化：在复杂的自动化项目中，开发和维护 机器人工作流程复杂且耗时。
• 费用成本：Automation Anywhere 的成本可能会让小型企业或个人望而却步，尤其是在需要额外功能或支持的情况下。

开源工具和框架

许多强大的 人工智能工具 和图书馆是 开放源码 免费提供。这些资源是降低开发和许可成本的最佳选择。

TensorFlow (来自 Google）：领先的开放源代码框架 用于机器学习和深度学习。

优势

• 广泛分布TensorFlow：TensorFlow 是使用最广泛的深度学习框架之一，拥有庞大而活跃的用户和开发者社区。这意味着这里有丰富的资源、文档和支持。
• 张量板TensorFlow 包含一个名为 TensorBoard 的强大工具，用于可视化模型和训练结果。这有助于对模型进行监控和优化。

劣势

• 陡峭的学习曲线TensorFlow：TensorFlow 的一个经常被提及的缺点是，对于初学者来说，学习曲线非常陡峭。它的 API 复杂，因此很难熟悉。
• 改进抽象性TensorFlow：早期版本的 TensorFlow 隐含了一个繁琐的 API。虽然 TensorFlow 2.x 在这方面有所改进，但一些旧习惯还是难以摒弃。

PyTorch (来自 Facebook）：深度学习和神经网络的流行开源框架。

优势

• 动态计算图表PyTorch 使用动态计算图，使模型开发和调试更加灵活直观。对于经常更改模型的研究人员和人工智能开发人员来说，它尤其有用。
• 社区与研究PyTorch 在学术界拥有强大的影响力，并经常受到社区中人工智能爱好者的青睐。这表明，它能对新技术和研究成果做出快速反应。

劣势

• 生产效率较低PyTorch：过去，与 TensorFlow 相比，PyTorch 在生产效率和模型提供方面存在劣势。虽然现在情况有所改善，但在这方面仍落后于 TensorFlow。
• 较小的社区PyTorch：尽管 PyTorch 社区在不断壮大，但规模仍小于 TensorFlow。因此，资源和支持较少，尤其是对不常用的用例。

监测和优化

对人工智能系统进行定期监控，可以识别并消除资源浪费。通过优化算法和模型，您可以提高效率并降低运营成本。

Datadog提供全面的 IT 基础设施监控和警报服务。

优势

• 全面监测Datadog 提供广泛的监控功能，使企业能够实时控制其整个 IT 基础架构。这包括应用程序性能、服务器、云服务、网络等。
• 强大的警报功能警报：该平台具有强大的警报功能，允许用户根据各种指标和事件设置自定义警报。这样就能主动排除故障。

劣势

• 费用Datadog 需要一笔不菲的费用，尤其是对于有广泛监控需求的公司而言。人工智能工具的基本成本随着监控资源数量的增加而增加。
• 复杂性由于功能和选项较多，Datadog 不适合监控初学者，而且学习曲线较长。

普罗米修斯系统监控和警报：一款功能强大的开源系统监控和警报工具。

优势

• 开放源码普罗米修斯：普罗米修斯是一个开源工具，这意味着它是免费提供的，并由一个活跃的开发者社区提供支持。
• 可扩展性Prometheus 具有可扩展性，可用于需要监控大量系统和资源的环境。它可以很容易地适应不同的要求。

劣势

• 配置复杂性Prometheus：Prometheus 的配置很复杂。设置警报和自定义查询需要技术知识。
• 功能有限Prometheus：虽然 Prometheus 是一款功能强大的监控工具，但它缺乏付费人工智能解决方案中的一些高级功能。对于更复杂的需求来说，这可能是一个障碍。

提供专家支持的一体化解决方案

咨询人工智能专家可提高以下可能性 创业成功 从长远来看，外部专家可以帮助制定有效的成本节约战略。外部专家往往能开辟新的视角并借鉴最佳做法。

淘宝网介绍：这是一款集自动化和机器学习模型于一身的人工智能工具，可用于预测分析和 数据科学 提供。

优势

• 自动化DataRobot 实现了模型开发的高度自动化。因此，即使没有丰富的数据科学知识，用户也能快速高效地创建预测模型。
• 多功能性数据机器人：它可广泛应用于不同行业。从市场分析到财务预测，DataRobot 可提供多种应用。

劣势

• 费用DataRobot：DataRobot 的使用成本很高，这对预算有限的小型企业来说尤其具有挑战性。
• 定制选项有限DataRobot：虽然 DataRobot 可以快速开发模型，但为满足特定业务需求而进行的定制却很有限。

Konfuzio：领先的人工智能技术和咨询服务提供商，帮助企业实施人工智能，并为各种规模的企业提供定制解决方案。

优势

• 定制的解决方案Konfuzio 专注于根据公司的个性化需求量身定制人工智能解决方案。这样就能根据复杂而快速变化的业务需求进行精确定制，并根据需要与时俱进。
• 专业知识和建议除了先进的技术，Konfuzio 还为所有人工智能项目提供全面的咨询和实施支持。公司将受益于这家老牌供应商的专业知识，其中包括许多 成功案例 支撑。

劣势

• 费用定制解决方案：与功能和应用领域较少的解决方案相比，定制解决方案的成本较高，这取决于其规模。具体费用取决于项目的具体要求。请咨询专家 人工智能成本 建议

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人工智能成本一览

请注意，表中列出的是一般信息，实际成本会因项目和具体要求的不同而有很大差异。建议您直接联系供应商，以获得符合您具体要求的准确定价信息。

Konfuzio 的人工智能

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总结

总的来说，人工智能的应用带来了巨大的好处，这是不争的事实。在负责任地使用人工智能的情况下，它有助于解决复杂问题、提高效率和开发创新解决方案。然而，必须适当考虑其成本，包括财务成本和社会成本。认真考虑人工智能的成本和效益对于确保该技术长期带来经济和社会效益至关重要。

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