AI w chmurze miała być szybka, prosta i tania w uruchomieniu. Dla prototypów często była. Przy skali rachunek zaczyna wyglądać inaczej.

Pule tokenów kończą się szybciej, niż zakładano. Koszty rosną wraz z liczbą użytkowników, agentów, zapytań i integracji. Coraz trudniej odpowiedzieć na podstawowe pytania: kto zużywa tokeny, na co i z jakim efektem.

To zmienia rozmowę o AI. Potrzebny jest tokenowy FinOps: limity, monitoring, prognozowanie, alokacja kosztów i odpowiedzialność za zużycie.

Gdy koszt AI przestaje być abstrakcją, inaczej brzmi też pytanie o własną infrastrukturę. On-prem, jeszcze niedawno uznawany za drogi i ciężki, zaczyna nabierać sensu, gdy tokeny mają realną cenę. Chmura daje szybkość. Własne środowisko daje kontrolę. Pytanie brzmi: gdzie przebiega granica opłacalności?

Podczas CIONET Executive Roundtable przygotowanego razem z Dell Technologies porozmawiamy o kosztach skalowania AI, ekonomii tokenów i o tym, kiedy inwestycja we własną infrastrukturę zaczyna mieć sens biznesowy.