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降低機器學習的雲成本

  • Boz Menzalji
  • 3 min read

冠狀病毒對全球經濟的全面影響很難用語言或花哨的圖表來描述。 在最好的情況下,我們可以在一定程度上有信心地猜測,數萬億美元的刺激計畫和無限量的印鈔在中長期內對提振經濟的作用將是什麼。 但我們可以肯定的是,像我們這樣的科技初創公司,尤其是那些處於早期和成長階段的初創公司,需要比以往任何時候都更加專注和警惕,因為我們沒有數十億美元的資金和安全網。

有很多公司是在混亂時期建立起來的(互聯網崩潰,09年經濟衰退,等等),這次也不例外。彈性很重要,因為它展示了團隊對不斷變化的環境的適應性,而今天,如果您是一家大資料公司(ML、AI、DL),您將面臨許多挑戰。

降低機器學習成本的挑戰

首先,關注當下對你的客戶有價值的東西,因為在經濟低迷時期他們的優先事項很可能已經轉移了。 貴公司的價值主張總體上有兩件事:

  1. 幫助增加收入
  2. 幫助降低成本

一般來說,增加收入更重要,但在經濟不確定性和衰退迫近之際,降低成本就變得至關重要。 對於傳統的公司來說,有很多方法可以把成本最小化(便宜的原材料,從供應商獲取優惠價格,等等),但是對於依賴雲計算的機器學習公司來說,選擇很少而且不靈活。 由於容量的增加、代碼配置的更改或供應商的鎖定,成本會呈指數級增長。 簡單地遷移到不同的雲服務提供者並不簡單,成本也不低

由於 ML/AI 公司 25% 的收入都花在了雲資源上,降低成本將有利於你的利潤率,如果您正在融資, ML/AI 的利潤率對風投來說並沒那麼有吸引力。 相對於利潤率為 70%-80% 的SaaS公司來說,ML/AI 的利潤率與服務公司相當,為 50% -60%(A16Z 關於 AI 新生意的探討)。 此外,SaaS 解決方案可以以訂閱方式出售,從而獲得重複收入和確保更長的客戶存留時間。

對於機器學習公司來說,有很多方面阻礙了利潤增長,比如模型推斷、培訓和多媒體。 由於雲計算操作成本高,軟體要求更高,雲計算帳單是 ML 公司的痛處,但選擇範圍有限。

到 2022 年,雲計算成本的年複合增長率為 43.6%,年雲計算成本最低為六位數,這不利於處於成長階段的 ML 公司健康發展和獲得利潤。 幾乎沒有什麼可以替代 CSP 寡頭的壟斷。

在此市場環境中,存在 840 萬個資料中心,估計 85% 的伺服器容量未充分利用。

為了提供雲寡頭壟斷的替代方案,並充分使用資料中心利用率不足的計算能力,Akash 正在開發超級雲,世界上第一個也是唯一一個去中心化的無伺服器計算和服務的端對端雲計算市場,通過在一個安全、無摩擦的市場上提供未使用的計算週期,任何資料中心和任何擁有電腦的人都可成為雲供應商。

Akash 如何提供幫助

在 Akash 的平臺上,開發者(租戶)自行定價,並允許雲供應商以反向拍賣的方式投標。 再加上我們的經濟設定,我們可以為您節省九成的雲計算帳單,並幫助雲計算供應商賺取可比 AWS 多達 4 倍的收入(Akash 通證經濟學研究

ML/AI 公司(或任何擁有電腦的人)可以成為一個網路節點,出售他們多餘的計算週期,提供一個額外收入來源和更大的靈活性,基於您的需要加大或下調產能:

  • 沒有供應商鎖定協議
  • 大大節省成本
  • 提升效率和生產率

對於開發者來說,我們將很快公佈更多關於 Akash Supermini 的資訊,這是一款隨插即用的可擕式伺服器和家用超級電腦,配備了512 CUDA 內核和 4x NVIDIA maxwell GPU。

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