การวิเคราะห์ต้นทุนต่อโทเค็น: การเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐาน GPU สำหรับการประมวลผล LLM
อัปเดตเมื่อ 8 ธันวาคม 2025
อัปเดตธันวาคม 2025: เศรษฐศาสตร์ของการประมวลผลยังคงปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง H200 ที่มี HBM3e 141GB พร้อมใช้งานอย่างแพร่หลายแล้ว (ราคาซื้อ $30-40K, บนคลาวด์ $2.15-6.00/ชม.) ทำให้สามารถรันโมเดล 70B บน GPU ตัวเดียวได้ ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้ H100 สองตัว ราคา H100 บนคลาวด์ลดลงเหลือ $1.49-3.90/ชม. (จากเดิม $7-8/ชม.) AWS ลดราคา 44% ในเดือนมิถุนายน 2025 สถาปัตยกรรม Blackwell GB200/GB300 สัญญาว่าจะปรับปรุงการประมวลผล LLM ได้ถึง 30 เท่า แม้ว่าการจัดสรรยังคงมีข้อจำกัด ความก้าวหน้าของ quantization (FP4, INT4) ยังคงลดต้นทุนต่อโทเค็นในขณะที่รักษาความแม่นยำ
ทุกคำที่ ChatGPT สร้างขึ้นมีต้นทุนการผลิตสำหรับ OpenAI อยู่ที่ $0.00012 ซึ่งเป็นตัวเลขที่กำหนดว่าบริษัท AI จะอยู่รอดหรือหายไปในสุสานของโมเดลธุรกิจที่ไม่ยั่งยืน¹ องค์กรที่ติดตั้ง large language models พบว่าต้นทุนการประมวลผล ไม่ใช่ค่าใช้จ่ายในการฝึก ครอบงำงบประมาณโครงสร้างพื้นฐานของพวกเขา เมื่อผู้ใช้หลายล้านคนสร้างโทเค็นหลายพันล้านรายการต่อวัน ความแตกต่างระหว่าง $0.0001 และ $0.001 ต่อโทเค็นแปลงเป็นต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานหลายล้านต่อเดือน ทำให้การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นเรื่องของการอยู่รอดมากกว่าการฝึกประสิทธิภาพ
Anthropic ใช้จ่าย $2.7 ล้านต่อวันในการให้บริการ Claude แก่ผู้ใช้ โดยต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานกินรายได้ถึง 85% แม้จะคิดราคาระดับพรีเมียม² ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน Gemini ของ Google รายงานว่าเกิน $5 พันล้านต่อปี บังคับให้บริษัทจำกัดการใช้งาน free tier และผลักดันผู้ใช้ไปยังการสมัครสมาชิกแบบชำระเงิน³ เศรษฐศาสตร์ยิ่งรุนแรงขึ้นเมื่อขยายขนาด: การให้บริการหนึ่งพันล้านโทเค็นต่อวันที่ $0.001 ต่อโทเค็นมีค่าใช้จ่าย $365 ล้านต่อปี เพียงพอที่จะให้ทุนสตาร์ทอัพทั้งหมด
การแข่งขันด้านฮาร์ดแวร์ขับเคลื่อนต้นทุนในทิศทางที่ขัดแย้งกัน GPU H100 ของ NVIDIA ให้ประสิทธิภาพการประมวลผลดีกว่า A100 ถึง 3 เท่า แต่มีราคาแพงกว่า 2.5 เท่า สร้างการตัดสินใจเพิ่มประสิทธิภาพที่ซับซ้อน⁴ Memory bandwidth กลายเป็นคอขวดที่สำคัญ โดยโมเดลต้องการ 2 ไบต์ของ memory bandwidth ต่อพารามิเตอร์ต่อโทเค็น ทำให้ความเร็วของหน่วยความจำสำคัญกว่าพลังการคำนวณ⁵ องค์กรที่เลือกผิดจะติดอยู่กับโครงสร้างต้นทุนที่รับประกันความล้มเหลวโดยไม่คำนึงถึงการเติบโตของผู้ใช้
เศรษฐศาสตร์โทเค็นกำหนดความอยู่รอดของธุรกิจ
การทำความเข้าใจต้นทุนการสร้างโทเค็นต้องแยกกระบวนการประมวลผลออกเป็นส่วนประกอบ การสร้างโทเค็นแต่ละครั้งเกี่ยวข้องกับการโหลด model weights จากหน่วยความจำ การทำ matrix multiplications การใช้ attention mechanisms และการสร้าง probability distributions โมเดล 70 พันล้านพารามิเตอร์อย่าง Llama 2 ต้องการ memory bandwidth 140GB ต่อโทเค็นที่ full precision ซึ่งแปลงเป็นเวลาและการใช้พลังงานโดยตรง⁶
Batch size ส่งผลกระทบอย่างมากต่อต้นทุนต่อโทเค็นผ่านการกระจายค่าใช้จ่ายคงที่ การให้บริการคำขอเดี่ยวเสียความจุ GPU 90% ไปกับการถ่ายโอนหน่วยความจำ การรวม 32 คำขอเข้าด้วยกันลดต้นทุนต่อโทเค็นลง 85% ในขณะที่เพิ่ม latency เพียง 20%⁷ การแลกเปลี่ยนระหว่างประสิทธิภาพต้นทุนและประสบการณ์ผู้ใช้กลายเป็นการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญที่กำหนดการออกแบบโครงสร้างพื้นฐาน
ความยาว context ทวีคูณต้นทุนแบบ exponential Context 2,000 โทเค็นต้องรักษา attention matrices ที่ขยายแบบ quadratic ตามความยาวของ sequence หน้าต่าง context 128,000 โทเค็นของ GPT-4 มีค่าใช้จ่ายในการประมวลผลมากกว่า context 8,000 โทเค็นถึง 64 เท่า อธิบายว่าทำไม OpenAI ถึงคิดราคาพรีเมียมสำหรับ context ที่ขยาย⁸ โมเดลที่มี context ระดับล้านโทเค็นกลายเป็นสิ่งที่ไม่คุ้มทางเศรษฐกิจหากไม่มีนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรม
ขนาดโมเดลสร้าง step functions ในโครงสร้างต้นทุน โมเดล 7 พันล้านพารามิเตอร์พอดีในหน่วยความจำ GPU ตัวเดียว ทำให้การติดตั้งง่าย โมเดล 70 พันล้านพารามิเตอร์ต้องการ model parallelism ข้าม GPU หลายตัว เพิ่ม synchronization overhead โมเดล 175 พันล้านพารามิเตอร์ต้องการโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะทางพร้อม high-speed interconnects การกระโดดแต่ละครั้งในขนาดโมเดลเพิ่มต้นทุนต่อโทเค็น 2-3 เท่าเกินกว่าการเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์⁹
ข้อกำหนด precision เสนอโอกาสการเพิ่มประสิทธิภาพที่ใหญ่ที่สุด FP32 precision เต็มให้ความแม่นยำสูงสุดแต่เพิ่มข้อกำหนด memory bandwidth เป็น 4 เท่าเมื่อเทียบกับ INT8 quantization เทคนิค quantization สมัยใหม่บรรลุความแม่นยำ 99.5% ของ full precision ในขณะที่ลดต้นทุนลง 75%¹⁰ การแข่งขันเพื่อพัฒนาวิธี quantization ที่ดีกว่าส่งผลกระทบโดยตรงต่อเศรษฐศาสตร์ของการติดตั้ง AI
สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์กำหนดพื้นฐานต้นทุน
การเลือก GPU กำหนดโครงสร้างต้นทุนพื้นฐานก่อนการเพิ่มประสิทธิภาพใดๆ จะเริ่ม H100 SXM ของ NVIDIA ให้ memory bandwidth 3.35TB/s รองรับโมเดล 70B พารามิเตอร์ที่ 100 โทเค็นต่อวินาที¹¹ A100 ทำได้เพียง 2TB/s จำกัด throughput ที่ 60 โทเค็นต่อวินาทีสำหรับโมเดลเดียวกัน ความแตกต่าง 67% ของประสิทธิภาพแปลงเป็นต้นทุนต่อโทเค็นที่ต่ำกว่าตามสัดส่วน แม้ว่า H100 จะมีราคาซื้อที่สูงกว่า
ข้อจำกัดความจุหน่วยความจำบังคับให้ตัดสินใจทางสถาปัตยกรรมที่แพง การโหลดโมเดล 70B พารามิเตอร์ที่ FP16 precision ต้องการหน่วยความจำ 140GB ก่อนคำนึงถึง KV cache, activations และ overhead H100 ที่มี 80GB บังคับให้ใช้ model parallelism ข้าม GPU สองตัว เพิ่มต้นทุนเป็นสองเท่าและเพิ่ม communication overhead H200 ที่กำลังจะมาพร้อมหน่วยความจำ 141GB ทำให้สามารถรันบน GPU ตัวเดียวได้ ลดต้นทุนต่อโทเค็นลง 45%¹²
MI300X ของ AMD กลายเป็นทางเลือกที่คุ้มค่าด้วยหน่วยความจำ HBM3 192GB และ bandwidth 5.3TB/s ที่ราคา 60% ของ H100¹³ ความจุหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นทำให้สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ได้โดยไม่มีบทลงโทษจาก parallelism ผู้ใช้งานรุ่นแรกรายงานต้นทุนต่อโทเค็นต่ำกว่า 30% เมื่อเทียบกับการติดตั้ง H100 แม้ว่าความไม่สมบูรณ์ของ software ecosystem จะสร้างความท้าทายด้านการปฏิบัติงาน การแลกเปลี่ยนระหว่างการประหยัดฮาร์ดแวร์และความซับซ้อนของซอฟต์แวร์ต้องการการประเมินอย่างรอบคอบ
Gaudi 3 accelerator ของ Intel มุ่งเป้าไปที่ workloads การประมวลผลโดยเฉพาะด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพทางสถาปัตยกรรมสำหรับ transformer models ชิปให้หน่วยความจำ HBM2e 128GB พร้อม bandwidth 3.7TB/s ในขณะที่ใช้พลังงานเพียง 600W เทียบกับ 700W ของ H100¹⁴ Intel อ้างว่ามี total cost of ownership ต่ำกว่า 40% สำหรับ inference workloads แม้ว่าความพร้อมใช้งานที่จำกัดและการสนับสนุนซอฟต์แวร์จะจำกัดการนำไปใช้
การประมวลผลบน CPU สร้างความประหลาดใจให้หลายคนด้วยเศรษฐศาสตร์ที่แข่งขันได้สำหรับสถานการณ์เฉพาะ AWS Graviton4 instances ที่มี 192 vCPUs สามารถรันโมเดลขนาดเล็กที่ $0.0008 ต่อพันโทเค็น แข่งขันได้กับราคา GPU สำหรับแอปพลิเคชันที่มี throughput ต่ำ¹⁵ แนวทางนี้ใช้ได้สำหรับแอปพลิเคชันที่มีทราฟฟิกไม่สม่ำเสมอซึ่งการใช้งาน GPU จะยังคงต่ำ สถาปัตยกรรม CPU-GPU แบบผสมเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนโดยการกำหนดเส้นทางคำขอตามขนาดโมเดลและความเร่งด่วน
การเพิ่มประสิทธิภาพซอฟต์แวร์ให้การปรับปรุงอย่างมาก
เทคนิค Quantization ลดต้นทุนได้มากกว่าการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ใดๆ GPTQ quantization บีบอัดโมเดลเป็น 4-bit precision โดยสูญเสียความแม่นยำน้อยมาก ลดข้อกำหนด memory bandwidth ลง 87.5%¹⁶ AWQ (Activation-aware Weight Quantization) รักษา weights ที่สำคัญไว้ที่ precision สูงกว่าในขณะที่ quantize อย่างรุนแรงสำหรับส่วนอื่น บรรลุ precision เฉลี่ย 3-bit โดยมีการลดความแม่นยำน้อยกว่า 1%¹⁷ องค์กรที่ใช้ quantization รายงานการลดต้นทุน 4-6 เท่าพร้อมการแลกเปลี่ยนคุณภาพที่ยอมรับได้
การเพิ่มประสิทธิภาพ KV cache ป้องกันการระเบิดของหน่วยความจำในการสนทนาหลายรอบ PagedAttention ทำ virtualize หน่วยความจำ cache เหมือน pages ของระบบปฏิบัติการ ลดการสูญเสียหน่วยความจำลง 55%¹⁸ Multi-Query Attention แชร์ key และ value projections ข้าม attention heads ลดข้อกำหนด cache ลง 8 เท่า¹⁹ การเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้ทำให้สามารถให้บริการผู้ใช้พร้อมกันได้มากกว่า 10 เท่าบนฮาร์ดแวร์เดียวกัน ปรับปรุงเศรษฐศาสตร์ต่อโทเค็นอย่างมาก
Speculative decoding เร่งการประมวลผลได้ 2-3 เท่าโดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม โมเดล draft ขนาดเล็กสร้างตัวเลือกโทเค็นที่โมเดลใหญ่ตรวจสอบแบบขนาน กระจายต้นทุนการคำนวณ²⁰ สถาปัตยกรรม Medusa เพิ่ม decoding heads หลายตัวเพื่อทำนายหลายโทเค็นพร้อมกัน บรรลุ speedup 2.8 เท่าสำหรับ greedy decoding²¹ เทคนิคเหล่านี้ทำงานได้ดีเป็นพิเศษสำหรับ structured outputs เช่นการสร้างโค้ดที่มีรูปแบบที่คาดเดาได้
Dynamic batching เพิ่มการใช้งานฮาร์ดแวร์ให้สูงสุดโดยรวมคำขอที่มีความยาวแตกต่างกัน Continuous batching เพิ่มคำขอใหม่ไปยัง batches ที่มีอยู่เมื่อโทเค็นเสร็จสมบูรณ์ รักษาการใช้งาน GPU 90%+ เทียบกับ 40% ของ static batching²² เทคนิคนี้ต้องการการจัดตารางที่ซับซ้อนแต่ลดต้นทุนต่อโทเค็นลง 50% ในการติดตั้งจริง
Model routing กำหนดเส้นทางคำขอไปยังทรัพยากรที่เหมาะสมอย่างชาญฉลาด คำของ่ายๆ ส่งไปยังโมเดลขนาดเล็กหรือเวอร์ชัน quantized ในขณะที่คำขอซับซ้อนได้รับความสนใจจากโมเดลเต็ม สถาปัตยกรรม Mixture-of-experts เปิดใช้งานเฉพาะพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง ลดการคำนวณลง 85% ในขณะที่รักษาคุณภาพ²³ กลยุทธ์การกำหนดเส้นทางอย่างชาญฉลาดสามารถลดต้นทุนเฉลี่ยต่อโทเค็นได้ 60% เทียบกับการให้บริการคำขอทั้งหมดด้วยโมเดลใหญ่ที่สุด
สถาปัตยกรรมการติดตั้งส่งผลต่อต้นทุนรวม
การติดตั้งแบบรวมศูนย์รวมทรัพยากรในคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ บรรลุการประหยัดจากขนาดผ่านโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกัน คลัสเตอร์ 1,000 GPU ที่ให้บริการหลายโมเดลบรรลุการใช้งาน 85% ผ่าน statistical multiplexing²⁴ ต้นทุนการระบายความร้อน พลังงาน และเครือข่ายกระจายไปยังการคำนวณมากขึ้น ลดต้นทุนต่อโทเค็นลง 25% เทียบกับการติดตั้งแบบกระจาย อย่างไรก็ตาม network latency และค่า data egress หักล้างการประหยัดสำหรับผู้ใช้ที่กระจายตัวทางภูมิศาสตร์
การติดตั้งแบบ Edge นำการประมวลผลเข้าใกล้ผู้ใช้มากขึ้นแต่แยกทรัพยากร การติดตั้งคลัสเตอร์ขนาดเล็ก 100 แห่งใกล้ผู้ใช้ลดต้นทุนเครือข่ายและ latency แต่ลดการใช้งานเหลือ 40-50%²⁵ แต่ละตำแหน่งต้องการโครงสร้างพื้นฐานสำรอง การตรวจสอบ และการบำรุงรักษา การติดตั้ง Edge มักมีค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นมากกว่า 2-3 เท่า แต่ให้ประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหนือกว่าและประโยชน์ด้านอธิปไตยข้อมูล
สถาปัตยกรรมแบบไฮบริดสร้างสมดุลระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพโดยการติดตั้ง model tiers ต่างๆ อย่างมีกลยุทธ์ โมเดลขนาดเล็กทำงานที่ตำแหน่ง edge สำหรับการตอบสนองที่มี latency ต่ำ ในขณะที่คำขอซับซ้อนส่งไปยังคลัสเตอร์รวมศูนย์ที่มีโมเดลใหญ่ Introl ช่วยองค์กรออกแบบการติดตั้งแบบไฮบริดข้าม 257 ตำแหน่งทั่วโลกของเรา เพิ่มประสิทธิภาพการแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุนและประสบการณ์ผู้ใช้
แพลตฟอร์ม Serverless inference เช่น AWS Bedrock และ Google Vertex AI ลดความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐานแต่คิดราคาพรีเมียม AWS Bedrock คิดราคา $0.008 ต่อพันโทเค็นสำหรับ Llama 2 70B สูงกว่าโครงสร้างพื้นฐานที่โฮสต์เอง 10 เท่า²⁶ ราคาพรีเมียมจ่ายเพื่อไม่มี operational overhead และการขยายทันที เหมาะสำหรับ workloads ที่คาดเดาไม่ได้ องค์กรที่มีทราฟฟิกคงที่ประหยัดได้ 70-80% โดยการจัดการโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง
กลยุทธ์ Multi-cloud ใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของราคาและความพร้อมใช้งานของ spot ข้ามผู้ให้บริการ Spot A100 instances ของ Azure มีราคาต่ำกว่าราคา on-demand 60% พร้อมความพร้อมใช้งาน 95%²⁷ ส่วนลด committed use ของ Google Cloud ลดต้นทุนลง 57% สำหรับสัญญา 3 ปี²⁸ แพลตฟอร์ม orchestration ที่ซับซ้อนกำหนดเส้นทางคำขอไปยังโครงสร้างพื้นฐานที่ถูกที่สุดที่มีอยู่ในขณะที่รักษาระดับบริการ
การติดตั้งจริงเผยรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพ
บริการถอดเสียง podcast ของ Spotify แสดงให้เห็นการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างรุนแรงในการผลิตจริง บริษัทให้บริการ Whisper Large V3 ข้ามเสียง 5,000 ชั่วโมงต่อวัน สร้างโทเค็น 50 ล้าน การติดตั้งเริ่มต้นบน GPU A100 มีค่าใช้จ่าย $18,000 ต่อวัน การใช้ INT8 quantization, continuous batching และ Flash Attention ลดต้นทุนเหลือ $4,500 ต่อวันในขณะที่รักษาความแม่นยำ 99.2%²⁹
Merchant assistant ของ Shopify แสดงให้เห็นเศรษฐศาสตร์ของ conversational AI ระบบจัดการการสนทนา 10 ล้านครั้งต่อวันเฉลี่ย 20 รอบต่อการสนทนา สร้างโทเค็น 2 พันล้านต่อวัน ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐาน H100 พร้อม caching และ routing ที่ซับซ้อน บริการมีค่าใช้จ่าย $450,000 ต่อเดือน หากไม่มีการเพิ่มประสิทธิภาพ workload เดียวกันจะมีค่าใช้จ่าย $2.1 ล้าน แสดงให้เห็นผลกระทบของการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างเป็นระบบ³⁰
สถาบันการเงินเพิ่มประสิทธิภาพต่างออกไปเนื่องจากข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ Research assistant ของ JPMorgan ให้บริการนักวิเคราะห์ 50,000 คนพร้อมข้อกำหนด latency ที่เข้มงวดและไม่มีการแชร์ข้อมูลระหว่างลูกค้า ธนาคารติดตั้ง model instances เฉพาะต่อกลุ่มลูกค้า เสียสละประสิทธิภาพ batching เพื่อ i
[เนื้อหาถูกตัดสำหรับการแปล]
