A economia da IA está atingindo um ponto de inflexão crítico. De acordo com a pesquisa, os custos de treinamento para modelos de IA de fronteira devem atingir mais de US$ 1 bilhão até 2027. O CEO da @AnthropicAI, Dario Amodei, previu que, no próximo ano, os custos de treinamento para modelos de IA crescerão para alguns bilhões de dólares por execução. "Em 2026, pode ser superior a US$ 10 bilhões para treinar um único modelo. Até 2027, ele prevê que as empresas-modelo terão ambições de construir clusters de treinamento de US$ 100 bilhões."

A barreira do hardware é impressionante: custou aproximadamente US$ 800 milhões apenas para adquirir o hardware usado para treinar o GPT-4, em comparação com US$ 40 milhões para os custos amortizados. Com os custos de treinamento crescendo em ~ 2,4× por ano, a infraestrutura de computação ineficiente está se tornando uma ameaça existencial para empresas de IA que não conseguem otimizar seus gastos.

Vamos detalhar os custos reais: Treinar um LLM de parâmetro 7B em 1-2 trilhões de tokens requer ~ 60.000 horas de GPU H100. À nossa taxa (US$ 1,49/hora), são US$ 89.400 no total. A mesma carga de trabalho na AWS sob demanda? Impressionantes $ 405.000. Outros provedores de nuvem variam de US$ 179.400 a US$ 209.400, enquanto as soluções locais custam cerca de US$ 300.000 quando totalmente amortizadas.

Nossa plataforma oferece uma vantagem clara: 2,5× mais barata do que a AWS com desconto e 3-4× mais barata do que os provedores de nuvem típicos. A infraestrutura local custa de 6 a 9× a mais ao contabilizar todas as despesas. Para equipes que buscam um dimensionamento transparente e econômico dos principais treinamentos de LLM, nossa oferta oferece economia imediata e simplicidade operacional.

À medida que os modelos continuam crescendo, a eficiência computacional não é apenas algo bom de se ter, é o seu fosso competitivo. A questão não é se você pode se dar ao luxo de otimizar, mas se você pode se dar ao luxo de não fazê-lo. Comece a maximizar seu orçamento de IA hoje em .

Referências Época AI. "Tendências no preço-desempenho da GPU." Época AI, 2022, . Hobbhahn, Marius e Tamay Besiroglu. "Tendências no preço-desempenho da GPU." Época AI, 2022, . Datacenters TRG. "Desbloqueando economias: por que as GPUs NVIDIA H100 superam os custos de aluguel da AWS." Datacenters TRG, 2023, Cottier, Ben, et al. "Os custos crescentes do treinamento de modelos de IA de fronteira." arXiv, 2024,

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