AI 成本优化：解锁企业降本增效秘籍

MofCloud
AI , FinOps
08 Apr, 2025

您是否为不断攀升的 AI 成本感到担忧？您并非个例。以下一系列 AI 成本优化策略可帮助您将 AI 实验转化为具有盈利能力的产品。当前 AI 成本通常归入研发（R&D）领域，便于财务减免。同时，Ops 团队可能认为现在优化 AI 成本尚为时过早。

然而，研究、实验和构想最终需带来实际回报。接下来，我们将分享切实可行的 AI 成本优化策略，供您即刻应用。目标何在？在不牺牲创新的前提下，避免过度支出。

今天，AI 如何影响云成本

首先，AI 工作负载对计算能力、存储和数据分析的需求远超传统云操作。这主要源于其对并行处理和大规模数据处理的要求。

使用方式：从持续到波动

传统云工作负载通常呈现峰值波动的需求特征（例如高峰流量期间），可通过动态扩展实现成本优化。

相比之下，AI 工作负载，特别是训练大型模型时需要长时间持续运行高性能计算资源，这使得成本控制更具挑战性。

昂贵的硬件需求

AI 工作负载高度依赖 GPU、TPU 等加速器，这些设备专为并行处理和复杂计算设计，成本远高于传统云应用所用的标准 CPU。

海量数据存储与处理

AI 应用需处理用于训练和推理的庞大数据集，这对高性能存储和高效数据管道提出了更高要求，二者均增加了云支出。

弹性扩展的局限性

传统云工作负载能够实现弹性扩展，而 AI 工作负载因其高且稳定的资源消耗，通常需预先规划容量。这往往导致资源过度配置，无疑会大幅推高云预算。

总体而言，这些差异使得 AI 工作负载在基础设施和成本管理方面要求更为严苛。

衡量 AI 系统与项目的 ROI (投资回报率)

在 AI 项目成本溢出至运营支出（OpEx），进而影响盈利之前，您可以尽早开始对其进行衡量。通过这种方式，您能够评估 AI 投资是否在长期内具有财务合理性。

换言之，若您在 AI 上投入巨资，可主动采取成本控制措施，以避免其对利润率造成严重负担。

如何降低 AI 支出，最大化效率

以下是优化云工作流程的一些关键策略。此外，我们将分析现实中企业成功应用这些技术降低 AI 成本的案例。

1. 利用竞价实例处理 AI 工作负载

来自 AWS、Azure 和 Google Cloud 的竞价实例提供了未使用的计算能力，价格较按需计费折扣高达 90%。它们适用于非关键、可中断的工作负载，例如 AI 模型训练和批处理任务。

例如，在 Spot 实例上训练大型语言模型（LLM）可节省数千美元，前提是工作负载能够容忍偶尔的任务中断。

Uber 的 AI 平台 Michelangelo 利用 AWS Spot 实例高效训练机器学习模型，同时保持较低成本。同样，Anthropic 在 GPU 价格下降时充分利用 AWS Spot 实例。

一个巧妙的解决方法是使用（checkpointing），即定期保存训练进度，以避免因中断而从头开始。更优的选择是考虑采用 Xosphere 等工具。该工具可在 Spot 实例和按需实例之间动态切换工作负载，确保在最大化节省的同时避免宕机风险。

2. 利用 FinOps 优化 AI 支出

AI 工作负载因其不可预测的扩展需求、GPU 密集型计算要求以及数据传输成本而昂贵。FinOps 提供了一个框架，帮助您主动监控、分配和优化 AI 支出。具体措施包括：

按项目、团队或工作负载标记资源：实现成本归属的精准跟踪。
设置实时异常检测：及时发现 AI 模型推理成本的意外激增。
调整计算资源规模：确保团队使用适当的实例类型，例如在可行的情况下，从 A100 GPU 切换至 T4 GPU。

3. 提升 AI 模型效率

在 GPU 上运行大型 AI 模型成本高昂，但如 OpenAI 等公司通过模型压缩技术降低了成本，同时不牺牲性能。以下是一些行之有效的方法：

知识蒸馏：让较小模型从大型模型中学习，减少 GPU 使用，同时保持精度。
量化：降低模型精度（例如从 32 位降至 8 位），使其能在成本较低的硬件上高效运行。
模型剪枝：移除不必要的参数，降低推理成本而不影响结果。

这些技术有助于精简 AI 模型，使其更具成本效益，同时不损害其能力。例如，经过蒸馏的大型基于 Transformer 的模型能够在大幅减少计算资源的情况下，实现相近的精度。

此外，可考虑使用来自 Google Vertex AI Model Garden 等平台的预训练模型，以进一步降低成本。这能够最大限度减少从零开始训练模型的需求。

4. 自动化资源管理

AI 工作负载具有波动性。在训练阶段需求达到峰值，而其他时间则显著下降。若不实施自动化，闲置的云资源可能会累积不必要的成本。幸运的是，大多数主流云服务提供商提供了无需额外费用的自动化工具，以避免这一问题。

以下是具体方法：

自动扩展：为 AI 推理工作负载动态配置资源，确保基础设施根据需求自动扩展或缩减。可使用 Kubernetes 或 Auto Scaling 等工具，简化 AI 工作负载的这一流程。
自动停用：关闭闲置实例，避免资源浪费。

一个典型的成功案例是 Spotify。这家流媒体巨头利用自动扩展技术为其 AI 驱动的音乐推荐系统优化资源，确保 GPU 仅在需要时运行。

5. 协商折扣

云服务商通过提供折扣（Committed Use Discounts, CUDs）和节约计划（Savings Plans），可显著降低 AI 计算成本，尤其对于可预测的工作负载，折扣幅度可达 40% 至 60%（甚至更高）。

对于规模较大的企业，定制化定价也是一种选择。您可以考虑协商基于批量的折扣，或承诺使用预留实例（Reserved Instances, RIs），以锁定更低的费率。

为 AI 项目中的 GPU 或 TPU 签订一至三年的预留实例计划，相较于按需付费定价，可带来可观的成本节约。

即便是科技巨头也在充分利用这些优惠。例如，Meta（Facebook）通过与 AWS 协商定制 GPU 定价，为其大规模 AI 研究项目降低了每小时计算成本。

然而，您无需成为大型企业即可获得更优费率。云提供商在提供折扣时，通常会考虑企业的增长预测、市场份额及未来支出等因素。您可尝试利用这些因素，与提供商协商更有利的条款。

6. 优化存储与数据传输

AI 项目会生成海量数据集。若存储和传输这些数据的方式效率低下，将显著增加云账单费用。

以下是控制这些成本的方法：

采用分层存储：将频繁访问的数据存储于热存储中，同时将较旧数据归档至温存储或冷存储，以降低成本。
减少出流量费用：将 AI 处理保持在同一云区域内，避免昂贵的跨区域传输费用。
压缩数据：使用高效格式（如 Parquet）替代 CSV，以减少存储和输入/输出（I/O）成本。

此外，可考虑使用内容分发网络（CDN）或缓存机制来处理推理数据，从而大幅降低与 AI 相关的数据传输成本。

7. 理解 AI 项目的总体拥有成本（TCO）

将 AI 项目的总体拥有成本（Total Cost of Ownership, TCO）分解为具体组成部分，例如训练、推理、存储和运营支持。此举有助于您识别成本驱动因素并发现优化机会。

以下是具体说明：

训练：切换至更具成本效益的 GPU 实例，或使用预训练模型以减少计算开支。在早期实验阶段，可先在较小数据集上训练，再逐步扩展规模。
推理：通过使用较小模型或专用推理加速器，平衡延迟与成本。在生产环境中部署轻量化模型，以最小化资源消耗。
数据存储与传输：警惕跨区域传输成本，这一成本在云端往往“隐蔽”。此外，整合冗余数据集并执行数据治理政策，以避免不必要的存储费用。

8. NVIDIA 之外的选择

大多数 AI 工作负载默认依赖 NVIDIA GPU。然而，替代硬件能够在不牺牲性能的前提下显著降低成本。

以下是一些值得考虑的选项：

AWS Inferentia 和 Trainium：这些由 AWS 设计的芯片可将推理和训练成本较 GPU 降低高达 50%。
Google TPU（张量处理单元）：TPU 专为 AI 工作负载打造，在特定任务中提供优于 GPU 的性能和更低的运营成本。
AMD 和 Intel AI 芯片：如 AMD MI300 和 Intel Gaudi 系列，这些选项以更低的价格和更高的能效成为引人注目的替代方案。
华为昇腾系列：华为的昇腾 910 等芯片专为 AI 训练和推理设计，采用自研达芬奇架构，提供高性价比的国产替代方案，尤其在国内市场具有竞争优势。
阿里含光 800：阿里云的含光 800 AI 推理芯片针对云端大规模推理任务优化，已在电商推荐系统中部署，显著降低成本。

Google 对其 TPU 生态系统信心十足，其所有 AI 工作负载均完全运行于 TPU 上。这一举措相较于租赁 GPU，可能每年为 Alphabet 公司节省数十亿美元。

9. 将 AI 推理转移至边缘计算

与其完全依赖云端进行 AI 推理，您可考虑将部分工作负载卸载至边缘设备。

例如，AI 模型可直接在用户设备上运行（如 Apple 的 Siri ），或部署于靠近用户的边缘服务器。

此方法能够减少数据传输和云端推理成本，尤其适用于对延迟敏感的应用场景。

10. 利用开源 AI 模型替代专有 API

许多企业为基于 AI API 支付高额费用，例如 OpenAI 的 GPT-4、Google 的 Gemini 或 AWS Bedrock。一种成本效益更高的替代方案是什么？使用开源大型语言模型（LLM），并在本地或私有云上托管这些模型。

以下是其合理性的原因：

免费且高质量的模型：如 DeepSeek，Llama 3（Meta）和 Mistral 7B 等开源选项，提供业界领先的性能。您还能以较低成本对其进行微调。
无持续性 API 费用：在本地或私有云上运行 AI 可消除第三方 AI 服务产生的持续性费用。
更高的控制力与可定制性：您可以根据特定需求自由微调模型，不受供应商限制。

例如，Cohere 和 Stability AI 等公司利用开源模型为其产品提供支持。这一做法帮助它们显著减少对昂贵第三方 API 的依赖。