Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Ekonomia AI osiąga krytyczny punkt zwrotny. Zgodnie z badaniami, koszty szkolenia modeli AI na granicy mają przekroczyć 1 miliard dolarów do 2027 roku.
CEO @AnthropicAI, Dario Amodei, przewidział, że w przyszłym roku koszty szkolenia modeli AI wzrosną do kilku miliardów dolarów za jedno uruchomienie.
"W 2026 roku może to być ponad 10 miliardów dolarów za przeszkolenie jednego modelu. Do 2027 roku przewiduje, że firmy zajmujące się modelami będą miały ambicje zbudować klastry szkoleniowe o wartości 100 miliardów dolarów."

Bariera sprzętowa jest oszałamiająca: koszt zakupu sprzętu używanego do trenowania GPT-4 wyniósł około 800 milionów dolarów, w porównaniu do 40 milionów dolarów za koszty amortyzacji.
Przy rosnących kosztach szkolenia o ~2,4× rocznie, nieefektywna infrastruktura obliczeniowa staje się egzystencjalnym zagrożeniem dla firm AI, które nie potrafią zoptymalizować swoich wydatków.
Rozłóżmy rzeczywiste koszty: Szkolenie modelu LLM z 7 miliardami parametrów na 1-2 bilionach tokenów wymaga około 60 000 godzin GPU H100. Przy naszej stawce (1,49 USD/godz.) to 89 400 USD łącznie.
A ta sama praca w AWS na żądanie?
Oszałamiające 405 000 USD. Inni dostawcy chmury wahają się od 179 400 do 209 400 USD, podczas gdy rozwiązania lokalne kosztują około 300 000 USD przy pełnej amortyzacji.

Nasza platforma oferuje wyraźną przewagę: 2,5× tańsza niż zniżkowe AWS i 3-4× tańsza niż typowi dostawcy chmury. Koszty infrastruktury lokalnej są 6-9× wyższe, gdy uwzględnimy wszystkie wydatki. Dla zespołów dążących do budżetowego, przejrzystego skalowania dużego szkolenia LLM, nasza oferta zapewnia natychmiastowe oszczędności i prostotę operacyjną.
W miarę jak modele nadal rosną, efektywność obliczeniowa nie jest tylko miłym dodatkiem — to twoja konkurencyjna przewaga. Pytanie nie brzmi, czy możesz sobie pozwolić na optymalizację, ale czy możesz sobie pozwolić na jej brak. Zacznij maksymalizować swój budżet na AI już dziś w .
Bibliografia
Epoch AI. "Trendy w wydajności cenowej GPU." Epoch AI, 2022, .
Hobbhahn, Marius, i Tamay Besiroglu. "Trendy w wydajności cenowej GPU." Epoch AI, 2022, .
TRG Datacenters. "Odkrywanie oszczędności: Dlaczego GPU NVIDIA H100 przewyższają koszty wynajmu AWS." TRG Datacenters, 2023,
Cottier, Ben, i in. "Rosnące koszty szkolenia modeli AI na granicy możliwości." arXiv, 2024,
Sprawdź pełnego bloga tutaj:
1,65K
Najlepsze
Ranking
Ulubione