AI-försprång byggs i er tokeneffektivitet, inte i era AI-modeller
Specialistspaning | Många organisationer gör misstaget att lägga ner mer tid på att välja AI-modell än på att förstå vad det kostar att driva den och hur man skapar avkastning på sina AI-satsningar. De verksamheter som ligger längst fram har "tokeneffektivitet" i fokus och bygger därigenom ett försprång som blir svårt att ta igen, menar Johan Jansson, erbjudandeansvarig på Modern Application på Atea.
Spaningen i ett nötskal
Tokens är de små byggbitar som AI-modeller delar upp språk i, i stället för att läsa en mening på samma sätt som en människa. Modellen försöker sedan förstå sambanden mellan dessa byggbitar och förutsäga nästa token, en efter en, tills ett svar växer fram. Ur ett ledningsperspektiv är det mer intressant att titta på vilken inverkan dessa tokens har på era möjligheter att jobba med AI framåt.
- Hur dyr blir er AI?
- Hur snabbt svarar den?
De organisationer som lyckas bäst med sina AI-satsningar framåt tenderar att ha god kontroll på centrala mått som cost per million tokens, time to first token och tokens per second.
- Cost per million tokens – vad det kostar att generera en miljon tokens, det viktigaste jämförelsemåttet för att förbättra AI-miljöns effektivitet
- Time to first token – hur länge användaren behöver vänta på att systemet ska svara
- Tokens per second – hur många tokens som systemet kan leverera per sekund, vilket avgör hur många medarbetare som faktiskt kan använda AI produktivt och simultant.
Som med alla KPI:er är det inte mätvärdena i sig som är det centrala, utan vad de leder till i praktiken. Tokens är det nya guldet. Ju billigare och mer effektivt man kan få fram värde per token, desto större fördel får man: bättre användarupplevelse, högre produktivitet, bättre skalbarhet och bättre ekonomi.
Johan arbetar med att utveckla erbjudanden inom cloud native och AI och hjälper organisationer att ta nästa steg inom modern plattformsteknik. Med bakgrund inom infrastruktur, containerplattformar och plattformsdesign fokuserar han på hur rätt tekniska val kan skapa bättre förutsättningar för innovation, skalbarhet och affärsutveckling.
Det stora misstaget, som många kommer att göra, är att skjuta över tokensstatistiken till it-avdelningen. Då missar man målet. För att kunna optimera de här siffrorna, köra AI effektivare och hänga med på AI-tåget behövs anpassningar som görs brett: inte bara investeringar i moderna plattformar som kan driva tokeneffektiviteten utan även nya arbetssätt och tajtare samarbeten mellan verksamheten och it-avdelningen.
Vad ni kommer att upptäcka
Vad händer om din organisation lyckas leverera AI-förmågor sjuttio procent billigare per token än konkurrenterna? Jo, ni kan sätta lägre priser, reinvestera mer i R&D och fortsätta accelerera i en takt som konkurrenten aldrig kan matcha. Tokeneffektivitet är, i den bemärkelsen, en fråga för hur relevanta ni har kapacitet att vara framöver.
Tekniskt handlar det om att ha ett helhetsperspektiv. AI behöver en genomtänkt arkitektur där lagring, nätverk, beräkning, mjukvara och plattform hänger ihop. Varje del är viktig för att få så effektiv tokengenerering som möjligt. Det finns idag moderna, centraliserade plattformar som innehåller rätt typ av mätdata och monitorering för att se hur delarna i helheten beter sig. Och det är modulärt och skalbart. Man ser exempelvis när ett nätverk behöver växa. Det här sänker kostnaderna avsevärt och gör dessutom AI-användningen betydligt säkrare.
Alternativet är att skugg-AI sprider sig i organisationen, att olika team i verksamheten på egen hand hittar vägar att använda AI-verktyg utanför organisationens kontroll och säkerhetsramverk. Det innebär extrem exponering för risker, och ännu värre blir det när agentiska AI-system får större handlingsutrymme och tillgång till fler system. För vad händer när AI börjar läsa kalkylark och mejl på egen hand utan att det finns tydlig styrning, insyn eller kontroll? Det är inte ett hypotetiskt scenario. Det förekommer redan i dag.
Fler färdigtränade modeller förändrar spelplanen.Den tid då AI krävde gigantiska egna träningsprojekt är förbi. I dag finns ett brett utbud av kraftfulla färdigtränade modeller att välja mellan och bygga vidare på. Det innebär att konkurrensfördelarna i allt lägre grad handlar om vem som har den bästa modellen – och i allt högre grad om vem som är bäst på att drifta den effektivt och till lägst kostnad per token.
Specialiserad hårdvara och smart mjukvara driver dramatiska effektivitetslyft.Ledande leverantörer med Nvidia i spetsen positionerar nu nya plattformar för en AI-era där inferens, agentiska arbetsflöden och energieffektiv tokenproduktion blir allt viktigare. För organisationer som kommit längre i sin AI-resa kan den typen av utveckling förändra ROI-kalkylen påtagligt.
Prestanda per watt och resursutnyttjande blir strategiska mätetal. I takt med att energikostnader, hållbarhetskrav och AI-infrastrukturens faktiska driftkostnader hamnar på ledningsgruppernas agenda räcker det inte längre att mäta AI-prestanda enbart i svarstider eller modellkvalitet. Tokens per watt – hur mycket värde ett system levererar per förbrukad kilowattimme – håller på att etableras som ett nyckeltal för hur effektiv en AI-fabrik verkligen är. De organisationer som tidigt bygger för hög prestanda per watt skapar en strukturell kostnads- och hållbarhetsfördel.
Den agentiska vågen är på väg – och ändrar kraven på infrastrukturen fundamentalt. Agentisk AI – system som inte bara svarar på enstaka frågor utan självständigt planerar och utför sekvenser av åtgärder – har ännu inte slagit igenom i stor skala på enterprise-sidan. Men det är en tidsfråga. Och det ställer helt andra krav på infrastrukturen än traditionella AI-applikationer. Historiska it-system är byggda för att människor integrerar med dem; agentiska system innebär att maskiner kontinuerligt läser och skriver i hög takt, dygnet runt. Den organisation som inte har en välbalanserad, skalbar och driftsäker miljö på plats när den agentiska boomen slår till riskerar att få stora problem – eller tvingas till dyra och stressade akutsatsningar. De som bygger rätt nu har ett tydligt försprång.
Värt för it-chefer att reflektera över 💡
- Är vi på väg att bygga en AI-miljö som ger oss mer värde, eller bara mer kostnad?
- Hur mäter vi effektiviteten på den AI vi använder dagligen – och har vi ens de plattformsförmågor som krävs för att göra det?
- Har vi rätt kompetens och kännedom om de metodiker som kan förbättra vår token-ekonomi, eller förlitar vi oss på att infrastrukturen sköter sig självt?
- Är vi redo för den agentiska AI-boomen – med tillräckligt välbalanserade system, MLOps-förmåga* och säkerhetsramverk på plats – eller bygger vi fortfarande för en AI-verklighet som redan är passé?
- Bör vi bolla det här med en insatt samarbetspartner för att få ett utifrånperspektiv på var vi faktiskt befinner oss i resan?
* MLOps-förmåga: förmåga att bygga, driftsätta, övervaka och vidareutveckla AI-lösningar på ett stabilt, effektivt och kontrollerat sätt.
