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L'économie de l'IA atteint un point d'inflexion critique. Selon des recherches, les coûts de formation des modèles d'IA de pointe devraient dépasser 1 milliard de dollars d'ici 2027.
Le PDG d'@AnthropicAI, Dario Amodei, a prédit qu'à partir de l'année prochaine, les coûts de formation des modèles d'IA vont atteindre plusieurs milliards de dollars par session.
"En 2026, cela pourrait dépasser 10 milliards de dollars pour former un seul modèle. D'ici 2027, il anticipe que les entreprises de modèles auront des ambitions de construire des clusters de formation de 100 milliards de dollars."

La barrière matérielle est stupéfiante : il a coûté environ 800 millions de dollars juste pour acquérir le matériel utilisé pour entraîner GPT-4, contre 40 millions de dollars pour les coûts amortis.
Avec des coûts de formation augmentant d'environ 2,4 fois par an, une infrastructure de calcul inefficace devient une menace existentielle pour les entreprises d'IA qui ne peuvent pas optimiser leurs dépenses.
Décomposons les coûts réels : Former un LLM de 7 milliards de paramètres sur 1 à 2 trillions de tokens nécessite environ 60 000 heures GPU H100. À notre tarif (1,49 $/heure), cela représente un total de 89 400 $.
La même charge de travail sur AWS à la demande ?
Un montant stupéfiant de 405 000 $. D'autres fournisseurs de cloud varient de 179 400 $ à 209 400 $, tandis que les solutions sur site coûtent environ 300 000 $ lorsqu'elles sont entièrement amorties.

Notre plateforme offre un avantage clair : 2,5 fois moins cher que l'AWS à prix réduit et 3 à 4 fois moins cher que les fournisseurs de cloud typiques. Les coûts d'infrastructure sur site sont 6 à 9 fois plus élevés en tenant compte de toutes les dépenses. Pour les équipes cherchant une mise à l'échelle économique et transparente de l'entraînement des LLM majeurs, notre offre permet des économies immédiates et une simplicité opérationnelle.
Alors que les modèles continuent de croître, l'efficacité de calcul n'est pas seulement un atout, c'est votre avantage concurrentiel. La question n'est pas de savoir si vous pouvez vous permettre d'optimiser, mais si vous pouvez vous permettre de ne pas le faire. Commencez à maximiser votre budget IA dès aujourd'hui à .
Références
Epoch AI. "Tendances en matière de rapport qualité-prix des GPU." Epoch AI, 2022, .
Hobbhahn, Marius, et Tamay Besiroglu. "Tendances en matière de rapport qualité-prix des GPU." Epoch AI, 2022, .
TRG Datacenters. "Débloquer des économies : Pourquoi les GPU NVIDIA H100 surpassent les coûts de location AWS." TRG Datacenters, 2023,
Cottier, Ben, et al. "L'augmentation des coûts de formation des modèles d'IA de pointe." arXiv, 2024,
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