L'economia dell'IA sta raggiungendo un punto di inflessione critico. Secondo la ricerca, i costi di addestramento per i modelli di IA all'avanguardia sono previsti superare il miliardo di dollari entro il 2027. Il CEO di @AnthropicAI, Dario Amodei, ha previsto che l'anno prossimo i costi di addestramento per i modelli di IA cresceranno a qualche miliardo di dollari per ogni esecuzione. "Nel 2026, potrebbe superare i 10 miliardi di dollari per addestrare un singolo modello. Entro il 2027, prevede che le aziende di modelli avranno ambizioni di costruire cluster di addestramento da 100 miliardi di dollari."

La barriera hardware è sbalorditiva: è costato circa 800 milioni di dollari solo per acquisire l'hardware utilizzato per addestrare GPT-4, rispetto a 40 milioni di dollari per i costi ammortizzati. Con i costi di addestramento che crescono a ~2,4× all'anno, un'infrastruttura di calcolo inefficiente sta diventando una minaccia esistenziale per le aziende di intelligenza artificiale che non riescono a ottimizzare le loro spese.

Analizziamo i costi reali: addestrare un LLM con 7 miliardi di parametri su 1-2 trilioni di token richiede circa 60.000 ore GPU H100. Al nostro tasso (1,49 $/ora), il totale è di 89.400 $. Lo stesso carico di lavoro su AWS on-demand? Un incredibile 405.000 $. Altri fornitori di cloud variano da 179.400 $ a 209.400 $, mentre le soluzioni on-prem costano circa 300.000 $ quando completamente ammortizzate.

La nostra piattaforma offre un chiaro vantaggio: 2,5 volte più economica rispetto ad AWS scontato e 3-4 volte più economica rispetto ai fornitori di cloud tipici. I costi dell'infrastruttura on-premise sono 6-9 volte superiori se si considerano tutte le spese. Per i team che puntano a una scalabilità economica e trasparente dell'addestramento di grandi LLM, la nostra offerta garantisce risparmi immediati e semplicità operativa.

Man mano che i modelli continuano a crescere, l'efficienza computazionale non è solo un bel vantaggio, ma è il tuo fossato competitivo. La domanda non è se puoi permetterti di ottimizzare, ma se puoi permetterti di non farlo. Inizia a massimizzare il tuo budget per l'IA oggi a .

Riferimenti Epoch AI. "Tendenze nei costi e nelle prestazioni delle GPU." Epoch AI, 2022, . Hobbhahn, Marius, e Tamay Besiroglu. "Tendenze nei costi e nelle prestazioni delle GPU." Epoch AI, 2022, . TRG Datacenters. "Sbloccare i risparmi: perché le GPU NVIDIA H100 superano i costi di noleggio AWS." TRG Datacenters, 2023, Cottier, Ben, et al. "I crescenti costi per l'addestramento dei modelli AI di frontiera." arXiv, 2024,

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