Látványos megtakarítás az MI-alapú szolgáltatásokban
Sully.ai 90%-kal, azaz tízszeresen csökkentette az MI-inferencia költségeit a Blackwell-alapú Baseten szolgáltatónál, miközben a rendszer válaszideje is 65%-kal javult. Ennek következtében az orvosok több mint 30 millió percnyi munkaidőt spóroltak meg, mivel a digitális orvosi adatrögzítés teljesen automatizálhatóvá vált.
Az MI-játékplatformon, az AI Dungeonön (MI Börtön) a Latitude négyszeres költségcsökkenést ért el, miután a nagy, úgynevezett MoE (mixture-of-experts) modelleket üzemeltette a DeepInfra Blackwell-infrastruktúráján. Egymillió token kiszolgálása így 74 forintba került a Hopper platform 149 forintjával szemben, míg az NVFP4 formátum bevezetése után ez megfeleződött, mindössze 37 forintra. Érdemes kiemelni, hogy a puszta hardverváltás csak kétszeres csökkenést jelentett, de a további fejlesztésekkel sikerült elérni a négyszeres eredményt.
A Sentient Foundation ügynök-chat platformján a Fireworks AI Blackwell-optimalizált stackjével 25–50%-kal sikerült javítani a költséghatékonyságon. Egy hét alatt 5,6 millió kérést dolgoztak fel vírusszerű növekedés mellett, miközben az átlagos késleltetés végig alacsony maradt.
Az ügyfélszolgálatban is új korszak kezdődött: a Decagon Blackwell-alapú Together AI-rendszerrel hatszoros költségcsökkenést ért el a hangalapú MI-támogatásban, a válaszidő pedig 400 milliszekundum alatt maradt – kritikus szint, hiszen hangalapú ügyfélszolgálatnál minden tizedmásodperc számít.
Tízszeres megtakarítás: hátterében a technika
A tapasztalt költségcsökkenés három tényezőből áll össze: új precizitásformátumok, a modellek architektúrája és az optimalizált szoftverstack.
A Latitude példája jól mutatja: először a Hopperről Blackwellre váltás hozott kétszeres eredményt, majd az NVFP4 alacsony precizitású formátumra való átállás további duplázást hozott. Az NVFP4 ugyanis úgy csökkenti a memória- és számítási igényt, hogy a pontosság megmarad – különösen jól működik akkor, ha MoE-modelleket használnak, és minden egyes kérésnél csak egy részmodellt aktiválnak.
A modellek architektúrája sem elhanyagolható: a MoE-rendszerek profitálnak a Blackwell NVLink-struktúrájából, ahol a „szakértő” modellek szinte azonnal kommunikálni tudnak egymással. Ezzel szemben a klasszikus „sűrű” modelleknél, amelyek minden paramétert aktiválnak minden kérésnél, ez az előny kevésbé érvényesül.
Az integrált szoftverstack szintén komoly különbséget okoz. Az Nvidia Blackwell hardvere, az NVL72-architektúra, valamint a Dynamo és TensorRT-LLM szoftverek együttes optimalizálása további eredményeket hoz. Például a Basetennél, a Sully.ai esetében így tudták elérni a tízszeres költségcsökkenést – akik viszont más rendszerrel, például vLLM-mel dolgoznak, szerényebb megtakarítást tapasztalnak.
Fontos megjegyezni, hogy a Blackwell különösen jól teljesít „reasoning”, azaz összetett következtetést igénylő modelleknél, amelyeknél sok token keletkezik egy válaszhoz. Ennek oka, hogy a Blackwell szerverei hatékonyan képesek a hosszú kontextusok kezelésére, amikor a kérdés előkészítése (context prefill) és a tokengenerálás szétválasztva történik.
Mire figyelj, mielőtt Blackwellre váltasz?
Nem csak az Nvidia Blackwell kínál költségcsökkentő lehetőséget: az AMD MI300, a Google TPU-család vagy például a Groq és a Cerebras speciális gyorsítói szintén alternatívák lehetnek. A felhőszolgáltatók (AWS, Google Cloud, Azure) tovább optimalizálnak, így a kérdés mindig az, hogy a konkrét munkaterheléshez melyik összeállítás a legmegfelelőbb.
Érdemes kiemelni, hogy a bemutatott 6–10-szeres teljesítményjavulás mind nagy volumenű, késleltetés-érzékeny alkalmazásoknál jelentkezett, ahol havonta akár több millió kérés fut át a rendszeren. Akiknél a válaszidő kevésbé kritikus, előbb ismerkedjenek a szoftveres optimalizálással vagy modelleváltással, hardvercsere nélkül is jelentős megtakarítás jöhet.
Minden teszteredménynek érdemes utánajárni: a szolgáltatók által közölt teljesítménymutatók laboratóriumi ideálokat tükröznek – de a valódi hozzáadott értéket a saját, éles használat során tudod lemérni.
A bevezetés sorrendje is meghatározó lehet: a Latitude előbb váltott hardvert, majd az új precizitásformátumot vezette be, így kétszeres, majd négyszeres csökkentést ért el. Teljes architektúraváltás helyett érdemes lehet előbb a meglévő infrastruktúrán szoftvert optimalizálni, vagy nyílt modelleket futtatni – ez is elhozhatja az eredmény felét, drága új hardver nélkül.
Mérlegen a szolgáltatók és a teljes költség
Nem minden Blackwell-alapú felhőszolgáltatás ugyanolyan. Van, amelyik az Nvidia integrált szoftverstackjét használja (Dynamo, TensorRT-LLM), mások inkább alternatívákat (pl. vLLM). A technikai részletek valós teljesítménykülönbséget okoznak, ezért mindig ellenőrizni kell, hogy az adott szolgáltató melyik stacket kínálja.
A gazdasági döntést azonban nemcsak a tokenenkénti költség határozza meg. Ugyan a specializált, Blackwellre optimalizált szolgáltatók (Baseten, DeepInfra, Fireworks, Together AI) extra rugalmasságot hoznak, de külön menedzsmentet igényelnek. A nagy felhőszolgáltatóknál (AWS, Azure, Google Cloud) talán drágább ugyan a tokenenkénti ár, ám a működtetés egyszerűbb, jelentősen alacsonyabb adminisztrációval párosul.
Végső soron minden MI-fejlesztőnek magának kell kiszámolnia, melyik stratégia hozza el a legjobb ár-érték arányt az adott feladatnál.
