Økonomien til AI når et kritisk vendepunkt. Ifølge forskning anslås opplæringskostnadene for grensebaserte AI-modeller å nå mer enn 1 milliard dollar innen 2027. @AnthropicAI's administrerende direktør Dario Amodei spådde at neste år vil opplæringskostnadene for AI-modeller vokse til noen få milliarder dollar per kjøring. «I 2026 kan det være over 10 milliarder dollar å trene en enkelt modell. Innen 2027 forventer han at modellselskaper vil ha ambisjoner om å bygge opplæringsklynger for 100 milliarder dollar.»

Maskinvarebarrieren er svimlende: Det kostet omtrent 800 millioner dollar bare å anskaffe maskinvaren som ble brukt til å trene GPT-4, sammenlignet med 40 millioner dollar for de amortiserte kostnadene. Med opplæringskostnader som vokser med ~2,4 × per år, er ineffektiv datainfrastruktur i ferd med å bli en eksistensiell trussel for AI-selskaper som ikke kan optimalisere utgiftene sine.

La oss bryte ned reelle kostnader: Opplæring av en 7B-parameter LLM på 1-2 billioner tokens krever ~60 000 H100 GPU-timer. Med vår pris ($1.49/time) er det $89,400 totalt. Den samme arbeidsmengden på AWS on-demand? Svimlende 405 000 dollar. Andre skyleverandører varierer fra $179,400-$209,400, mens on-prem-løsninger koster rundt $300,000 når de er fullt amortisert.

Vår plattform gir en klar fordel: 2,5 × billigere enn rabatterte AWS og 3-4 × billigere enn typiske skyleverandører. Lokal infrastruktur koster 6-9× mer når man tar hensyn til alle utgifter. For team som tar sikte på budsjettvennlig, transparent skalering av større LLM-opplæring, gir tilbudet vårt umiddelbare besparelser og operasjonell enkelhet.

Etter hvert som modellene fortsetter å vokse, er databehandlingseffektivitet ikke bare en kjekk å ha – det er din konkurransedyktige vollgrav. Spørsmålet er ikke om du har råd til å optimalisere, men om du har råd til å la være. Begynn å maksimere AI-budsjettet ditt i dag på .

Referanser Epoke AI. "Trender i GPU-pris-ytelse." Epoke AI, 2022, . Hobbhahn, Marius og Tamay Besiroglu. "Trender i GPU-pris-ytelse." Epoke AI, 2022, . TRG-datasentre. "Låse opp besparelser: Hvorfor NVIDIA H100 GPUer slår AWS-leiekostnadene." TRG-datasentre, 2023, Cottier, Ben, et al. "De økende kostnadene ved å trene Frontier AI-modeller." arXiv, 2024,

Sjekk ut hele bloggen her: