在设计和部署AI基础设施之后，随之而来的运营挑战是如何管理其成本。计算资源，特别是GPU，是一笔相当可观的持续开销。如果没有清晰的策略，这些成本可能会急剧增加，并使项目在财务上不可持续。

本章提供一套系统的方法，用于AI系统的财务管理。您将学习如何量化 (quantization)、监控和优化开支，无论是在本地部署环境还是云环境。我们将介绍以下主题：

• 本地部署总拥有成本 (TCO)： 我们将从分析运行自有硬件的全部成本开始。这种计算不只包括初始购买价格，还涵盖持续的运营开支，如电力、冷却和维护。简化的TCO可以表示为： $$TCO = \text{Capital Expenses} + \text{Operational Expenses}$$
• 云定价模型： 我们将查看主要云提供商的不同定价模型。您将了解按需、预留和竞价实例之间的权衡，以确定哪种模式对于不同的AI工作负载最有效。
• 成本降低策略： 您将学习减少开支的实用技术。这包括调整实例大小以避免为未使用的容量付费、为可变负载实施自动扩缩容，以及管理数据存储和网络传输费用。
• 监控与警报： 我们将介绍如何使用云原生工具来设置预算和警报。这可确保您对开支保持可见性，并能快速响应以防止预算超支。

在本章结束时，您将能够做出明智的、数据驱动的决策，在系统性能和预算限制之间取得平衡。