Wie hoch sind mindestens die IT - Kosten, um eine sofort kommerzialisierbare KI - Anwendung im Ausland aufzubauen?

Wenn sich globale AI-Anwendungsentwickler auf ausländische Märkte konzentrieren, sind die "hohen Kommerzialisierungskosten" und die "lange Rückerstattungsperiode" die zentralen Herausforderungen, die der massenhaften Umsetzung im Weg stehen. Während der WAIC 2025 hat GMI Cloud sein eigenes "AI-Anwendungsbau-Kostenrechner" offiziell vorgestellt, das Entwicklern Kostenvorschläge bietet, indem es die Rechenleistungskosten, die Zeitverluste und die Kosteneffizienz der Anbieter in verschiedenen Szenarien in Echtzeit quantifiziert.

Nach den Daten von artificialanalysis.ai und der Bewertung typischer Szenarien (z. B. code-building) durch GMI Cloud kann die Verwendung des GMI Cloud-Ansatzes die ausländischen IT-Kosten um mehr als 40 % senken und die Rückerstattungsperiode auf ein Drittel des Branchen-Durchschnitts verkürzen.

I. Die wirtschaftlichen und zeitlichen Kosten der Kommerzialisierung von ausländischen AI-Anwendungen: Der Token-Verbrauch ist die Schwierigkeitszone, und von der technologischen Entwicklung bis zur Marktverifizierung liegt eine lange Reise vor

Als Grundeinheit der AI-Textverarbeitung bestimmt der Verbrauchskosten von Token direkt die kommerzielle Machbarkeit. In der Welle des Auslandsausstoßes von globalen AI-Anwendungen werden die dynamischen Token-Verbrauchskosten und die Zeitverluste bei der Entwicklung von Grund auf zu den Kernproblemen der Unternehmen. Laut Branchendaten kann der Verbrauch von GPT - 4 Turbo bei der Bearbeitung einer einzelnen mehrstufigen Agentenaufgabe bis zu 2 Millionen Token betragen (Kosten von etwa 2 US - Dollar), und die Zeit für die technische Implementierung wird im Allgemeinen um 60 % unterschätzt.

Im traditionellen Modell ist der Token - Kosten wie ein bottomless pit. Beispielsweise benötigt GPT - 4 Turbo für die Erstellung eines 1.000 - Wort - Textes 0,12 US - Dollar, und andere Sprachen können aufgrund der Komplexität der Worttrennung im Vergleich zu Englisch 20 % bis 50 % mehr Token verbrauchen. Bei Mechanismen wie dem gleitenden Fenster steigt der tatsächliche Verbrauch bei der Verarbeitung eines 10.000 - Token - Dokuments um 40 %, was von der manuellen Berechnung fast nicht erfasst werden kann.

Zugleich wird die Token - Durchsatzgeschwindigkeit zum "unsichtbaren Zeitmesser" bei der Entwicklung von AI - Anwendungen und AI - Agenten. Entwickler unterschätzen in der Regel den Einfluss der Token - Verarbeitungseffizienz auf die Entwicklungszeit, was dazu führt, dass viele AI - Anwendungen die beste Markteintrittszeit verpassen. Ein führendes E - Commerce - Unternehmen plante ursprünglich, auf der Grundlage eines Open - Source - Modells innerhalb von sechs Monaten eine intelligente Kundenservice - AI zu starten. In der praktischen Entwicklung jedoch war die Menge der Dialogdaten so groß, dass die Anzahl der pro Sekunde verarbeiteten Token des Modells weit unter der Erwartung lag. Die Trainierung einer einzelnen optimierten Version dauerte mehrere Wochen. Insbesondere bei mehrfachen Iterationen traten aufgrund der mangelnden Token - Verarbeitungseffizienz in den Phasen der Datenbereinigung, des Modelltrainings und der Implementierung häufige Verzögerungen auf. Schließlich wurde das Projekt erst nach 18 Monaten abgeschlossen, was doppelt so lange wie ursprünglich geplant war, und viele kommerzielle Chancen wurden verpasst.

Die Innovation des "AI - Anwendungsbau - Kostenrechners" von GMI Cloud liegt in einem doppelten Kalkulationsmechanismus. Basierend auf der Anzahl und dem Preis der Token (unterschieden nach Eingabe/Ausgabe) wird die Gesamtkosten für die Entwicklung von AI - Anwendungen/AI - Agenten berechnet. In Kombination mit dem Token - Durchsatz (Eingabe - /Ausgabegeschwindigkeit) wird die Zeit für die Verarbeitung aller Anfragen berechnet. Gleichzeitig kann dieses Tool in Echtzeit die Token - Preise von 15 Anbietern wie OpenAI und Anthropic vergleichen und kostengünstige Alternativen wie Inference Engine automatisch markieren.

"Wir haben festgestellt, dass einige API - Dienste für die Inferenz großer Modelle zwar einen niedrigen Preis pro Token haben, aber aufgrund des geringen Durchsatzes die Servicezeit stark erhöhen, was die verborgenen Kosten für die Entwicklung von AI - Anwendungen ansteigen lässt", so Yujing Qian, technischer VP von GMI Cloud. "Der Rechner hilft den Kunden, die 'Trap des niedrigen Preises' zu durchschauen und die TCO (Gesamtbetriebskosten) wirklich zu optimieren."

II. Vom Kostenrechner zum kommerziellen Beschleuniger: GMI Cloud Inference Engine

Viele denken, dass billig immer langsam sei, aber das stimmt nicht. Nach praktischen Daten erreicht die Verarbeitungsgeschwindigkeit von GMI Cloud Inference Engine 161 tps pro Sekunde, und die Ausgabe von 9 Millionen Wörtern dauert nur etwas mehr als 15 Stunden. Einige Anbieter hingegen können nur 30 Wörter pro Sekunde verarbeiten, und die gleiche Aufgabe dauert 83 Stunden (entspricht 3,5 Tagen), was die Geschäftseffizienz stark beeinträchtigt. Nehmen wir beispielsweise an, Sie möchten ein Tool für die Code - Entwicklungshilfe entwickeln, das monatlich 10.000 Anfragen verarbeitet, wobei bei jeder Anfrage 3.000 Wörter eingegeben und 900 Wörter ausgegeben werden. Mit GMI Cloud kosten die gesamten Kosten 30,3 US - Dollar, und die Aufgabe kann in 15,5 Stunden erledigt werden. Mit einem bekannten Cloud - Service hingegen wären es 75 US - Dollar (etwa 520 Yuan), und die Aufgabe würde mehr als 40 Stunden dauern.

All dies ist möglich, weil GMI Cloud Inference Engine die GMI Cloud Full - Stack - Fähigkeiten nutzt. Es nutzt die NVIDIA H200 - und B200 - Chips und hat von der Hardware bis zur Software eine End - to - End - Optimierung vorgenommen, um den Token - Durchsatz pro Zeiteinheit optimal zu gestalten, um die beste Inferenzleistung bei den geringsten Kosten zu gewährleisten und die Lastgeschwindigkeit und die Bandbreite bei der Verarbeitung großer Mengen von Daten für die Kunden so weit wie möglich zu verbessern. Gleichzeitig ermöglicht es Unternehmen und Benutzern, schnell zu implementieren. Nachdem das Modell ausgewählt wurde, kann es sofort erweitert werden, und nach wenigen Minuten kann das Modell gestartet und direkt für den Service verwendet werden.

III. Schnell starten Sie die Nutzung des "AI - Anwendungsbau - Kostenrechners" von GMI Cloud

Das "AI - Anwendungsbau - Kostenrechner" von GMI Cloud ist sehr einfach zu bedienen. Benutzer müssen nur einfach das "Agent - Szenario" und die "geschätzte Gesamtanzahl der Anfragen" auswählen, um schnell die "Zeit" und die "Kosten" für die Entwicklung von AI - Anwendungen zu erhalten. Darüber hinaus können verschiedene Parameter wie durchschnittliche Eingabe und Ausgabe frei eingestellt werden, was einfach, flexibel und präzise ist.