AIの知能コスト：効率的な認知設計がスケーラビリティの鍵に

小さな脳：なぜ思考の効率化が新たな超能力なのか 毎回生成したプロンプトが负债になる——それが今日のAIシステムにとって大きな問題となっています。例えば、ある製薬業界のコンプライアンスシステムが審査中にクラッシュしました。原因は、2日間でAPIクレジットを1200ドル以上消費してしまったGenerative AIパイプラインでした。このシステムはただ単に文書の参照と要約を行なっていましたが、每个プロンプトが高価なモデルを通っていた上、再利用や最適化、メモリの保存が行われていませんでした。 これは稀なケースではなく、日々法律事務所、人事ツール、マーケティングSaaS製品など、さまざまな場面で起こっている実態です。現在、財務チームは雲の使い方を監視するようにGenAIの使用を追跡し始めています。多くのモデルの背後にあるアーキテクチャが実際にモデルよりも inteligent でないという現実を认识しています。 我々がますます有力なAIシステムを構築するにつれて、注目すべき盲点に立ち向かっています：知能のコスト。単なる経済的損失だけでなく、アーキテクチャの浪費も問題です。多くのGenerative AIシステムが故障するのは、幻覚現象や遅延のためではありません。規模の拡大に伴う費用の負担が重すぎるためです。 本記事では、システム全体の観点から、認知プロセスが効率的、性能が証明され、コストが最初から重要な設計要素となるGenAIアーキテクチャの組み立て方について、実践的なガイドを提示します。低コストに最適化されていない大規模言語モデルパイプラインは、スケーラビリティが高まらなかった段階で失敗します。 教訓1: 知能への盲目的崇拝を止める