Nowa rzeczywistość kosztów inferencji
Kryzys inferencji polega na tym, że mimo spadku kosztów pojedynczych operacji, całkowite koszty utrzymania aplikacji AI rosną. Wynika to z gwałtownego wzrostu liczby tokenów, ograniczeń pamięciowych i rosnących wymagań związanych z długim kontekstem. Tradycyjne architektury „scale-first” okazują się niewystarczające wobec nowych potrzeb modeli agentycznych i rozbudowanych procesów reasoning.
Dlaczego rośnie zapotrzebowanie na tokeny
Współczesne aplikacje agentyczne i systemy wieloetapowego rozumowania generują znacznie więcej tokenów niż dawniej. Utrzymywanie długiego kontekstu, obejmującego historię promptów i pamięć roboczą, powoduje skokowy wzrost zapotrzebowania na zasoby obliczeniowe i pamięciowe. To prowadzi do wzrostu kosztów operacyjnych, mimo spadku cen jednostkowych.
Ograniczenia pamięci i kontekstu
Kluczowym problemem jest KV cache, który przechowuje klucze i wartości dla długiego kontekstu. Ograniczona pojemność pamięci GPU, HBM czy DRAM powoduje częste przeładowania lub wyrzucanie danych, co obniża efektywność. Każde dodatkowe przeliczenie lub ponowne wczytanie kontekstu generuje opóźnienia i dodatkowe koszty energii.
Znaczenie opóźnień w generowaniu
Wydajność modeli mierzy się nie tylko szybkością generowania, ale też czasem do pierwszego tokenu (TTFT). Proces prefilling, czyli budowa pamięci kontekstowej, staje się dużym obciążeniem, szczególnie przy wielu krótkich sesjach. Nawet szybkie modele cierpią na widoczne opóźnienia, co obniża komfort użytkownika i rentowność usług.
Koszty energetyczne i infrastrukturalne
Rosnące zużycie energii, wymagania chłodzenia i potrzeba większej liczby GPU podnoszą wydatki firm wdrażających AI. Wysokie nakłady na sieci o dużej przepustowości, pamięci NVMe oraz systemy integracji sprawiają, że mimo postępu technologicznego koszty całkowite pozostają wysokie.
Nowe rozwiązania proponowane przez branżę
Firmy takie jak WEKA czy VAST Data wprowadzają architektury, które przenoszą część obciążenia pamięciowego poza GPU. Koncepcja Augmented Memory Grid pozwala przechowywać KV cache w szybkich magazynach NVMe, przy zachowaniu niskiego poziomu opóźnień. Dzięki temu możliwe jest wydłużenie kontekstu bez drastycznego spadku wydajności.
Bezpośrednia komunikacja z pamięcią
Integracja z GPUDirect Storage umożliwia bezpośrednią wymianę danych między GPU a pamięcią masową. Ogranicza to narzut związany z kopiowaniem danych i poprawia ogólną przepustowość. W efekcie, nawet przy dużej liczbie sesji, system zachowuje wysoką responsywność.
Optymalizacja działania cache
Choć NVMe jest wolniejsze niż DRAM, odpowiednie strategie zwiększania hit rate cache’u pozwalają ograniczyć liczbę powtórnych wczytań kontekstu. To podejście zmniejsza częstotliwość kosztownych operacji prefillingu i poprawia stosunek kosztów do wydajności.
Granice nowych technologii
Rozwiązania oparte na pamięci NVMe wciąż pozostają kompromisem. Latencja i zużycie energii są większe niż w przypadku pamięci HBM. Do tego konieczne są sieci o bardzo wysokiej przepustowości – w przeciwnym razie zyski z nowych architektur maleją. Skalowanie systemów agentycznych wymaga również zmian w procesach programistycznych i projektowych.
Najważniejsze kierunki optymalizacji
Największe korzyści przynosi optymalizacja pamięci kontekstowej, poprawa sieci i redukcja kosztów TTFT. Istotne jest także projektowanie architektur dedykowanych inferencji, a nie wyłącznie treningowi. To oznacza konieczność zmiany sposobu myślenia o całym łańcuchu wartości w AI.
