De economie van AI bereikt een kritiek keerpunt. Volgens onderzoek worden de trainingskosten voor grensverleggende AI-modellen naar verwachting meer dan $1 miljard tegen 2027. @AnthropicAI's CEO Dario Amodei voorspelde dat de trainingskosten voor AI-modellen volgend jaar zullen oplopen tot enkele miljarden dollars per run. "In 2026 kan het boven de $10 miljard komen om een enkel model te trainen. Tegen 2027 verwacht hij dat modelbedrijven de ambitie zullen hebben om $100 miljard aan trainingsclusters te bouwen."
De hardwarebarrière is verbijsterend: het kostte ongeveer $800 miljoen alleen al om de hardware aan te schaffen die werd gebruikt om GPT-4 te trainen, vergeleken met $40 miljoen voor de afschrijvingskosten. Met trainingskosten die jaarlijks met ~2,4× toenemen, wordt inefficiënte rekencapaciteit een existentiële bedreiging voor AI-bedrijven die hun uitgaven niet kunnen optimaliseren.
Laten we de werkelijke kosten opsplitsen: Het trainen van een LLM met 7 miljard parameters op 1-2 biljoen tokens vereist ongeveer 60.000 H100 GPU-uren. Tegen ons tarief ($1,49/uur) is dat in totaal $89.400. Dezelfde werklast op AWS on-demand? Een verbluffende $405.000. Andere cloudproviders variëren van $179.400 tot $209.400, terwijl on-prem oplossingen rond de $300.000 kosten wanneer volledig afgeschreven.
Ons platform biedt een duidelijk voordeel: 2,5× goedkoper dan afgeprijsde AWS en 3-4× goedkoper dan typische cloudproviders. On-prem infrastructuur kost 6-9× meer als je alle kosten meerekent. Voor teams die streven naar budgetvriendelijke, transparante schaalvergroting van grote LLM-training, biedt ons aanbod directe besparingen en operationele eenvoud.
Naarmate modellen blijven groeien, is reken efficiëntie niet alleen een luxe—het is je concurrentievoordeel. De vraag is niet of je het je kunt veroorloven om te optimaliseren, maar of je het je kunt veroorloven om dat niet te doen. Begin vandaag nog met het maximaliseren van je AI-budget op .
Referenties Epoch AI. "Trends in GPU Prijs-Prestatie." Epoch AI, 2022, . Hobbhahn, Marius, en Tamay Besiroglu. "Trends in GPU Prijs-Prestatie." Epoch AI, 2022, . TRG Datacenters. "Besparingen Ontgrendelen: Waarom NVIDIA H100 GPU's Beter Zijn dan AWS Huurkosten." TRG Datacenters, 2023, Cottier, Ben, et al. "De Stijgende Kosten van het Trainen van Voorhoede AI Modellen." arXiv, 2024,
Bekijk de volledige blog hier:
1,64K