A economia da IA está a atingir um ponto de inflexão crítico. De acordo com pesquisas, os custos de formação para modelos de IA de ponta estão projetados para ultrapassar 1 bilhão de dólares até 2027. O CEO da @AnthropicAI, Dario Amodei, previu que no próximo ano, os custos de formação para modelos de IA crescerão para alguns bilhões de dólares por execução. "Em 2026, pode ser acima de 10 bilhões de dólares para treinar um único modelo. Até 2027, ele antecipa que as empresas de modelos terão ambições de construir clusters de formação de 100 bilhões de dólares."

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

Vamos analisar os custos reais: Treinar um LLM com 7 bilhões de parâmetros em 1-2 trilhões de tokens requer cerca de 60.000 horas de GPU H100. À nossa taxa (1,49 $/hora), isso totaliza 89.400 $. A mesma carga de trabalho na AWS sob demanda? Um impressionante 405.000 $. Outros provedores de nuvem variam de 179.400 $ a 209.400 $, enquanto soluções on-prem custam cerca de 300.000 $ quando totalmente amortizadas.

A nossa plataforma oferece uma clara vantagem: 2,5× mais barata do que a AWS com desconto e 3-4× mais barata do que os fornecedores de cloud típicos. A infraestrutura local custa 6-9× mais quando se contabilizam todas as despesas. Para equipas que visam uma escalabilidade económica e transparente no treino de grandes LLM, a nossa oferta proporciona poupanças imediatas e simplicidade operacional.

À medida que os modelos continuam a crescer, a eficiência computacional não é apenas um luxo—é a sua vantagem competitiva. A questão não é se você pode se dar ao luxo de otimizar, mas se pode se dar ao luxo de não o fazer. Comece a maximizar o seu orçamento de IA hoje em.

Referências Epoch AI. "Tendências no Desempenho-Preço de GPUs." Epoch AI, 2022, . Hobbhahn, Marius, e Tamay Besiroglu. "Tendências no Desempenho-Preço de GPUs." Epoch AI, 2022, . TRG Datacenters. "Desbloqueando Economias: Por que as GPUs NVIDIA H100 Superam os Custos de Aluguel da AWS." TRG Datacenters, 2023, Cottier, Ben, et al. "Os Custos Crescentes do Treinamento de Modelos de IA de Fronteira." arXiv, 2024,

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