Экономика ИИ достигает критической точки перелома. Согласно исследованиям, затраты на обучение передовых моделей ИИ, как ожидается, превысят 1 миллиард долларов к 2027 году. Генеральный директор @AnthropicAI Дарио Амодеи предсказал, что в следующем году затраты на обучение моделей ИИ вырастут до нескольких миллиардов долларов за запуск. "В 2026 году это может превысить 10 миллиардов долларов для обучения одной модели. К 2027 году он ожидает, что компании по разработке моделей будут стремиться создать тренировочные кластеры стоимостью 100 миллиардов долларов."
Аппаратный барьер потрясающий: на приобретение оборудования, использованного для обучения GPT-4, потребовалось примерно 800 миллионов долларов, по сравнению с 40 миллионами долларов для амортизированных затрат. С учетом того, что затраты на обучение растут примерно на 2,4 раза в год, неэффективная вычислительная инфраструктура становится экзистенциальной угрозой для компаний ИИ, которые не могут оптимизировать свои расходы.
Давайте разберем реальные затраты: обучение LLM с 7 миллиардами параметров на 1-2 триллионах токенов требует около 60,000 часов работы GPU H100. По нашей ставке (1,49 доллара в час) это составляет 89,400 долларов в общей сложности. А та же нагрузка на AWS по запросу? Ужасающие 405,000 долларов. Другие облачные провайдеры варьируются от 179,400 до 209,400 долларов, в то время как локальные решения стоят около 300,000 долларов при полной амортизации.
Наша платформа предоставляет явное преимущество: в 2,5 раза дешевле, чем со скидкой на AWS, и в 3-4 раза дешевле, чем у типичных облачных провайдеров. Затраты на локальную инфраструктуру в 6-9 раз выше, если учитывать все расходы. Для команд, стремящихся к бюджетному и прозрачному масштабированию обучения крупных LLM, наше предложение обеспечивает немедленную экономию и простоту в эксплуатации.
Поскольку модели продолжают расти, эффективность вычислений — это не просто приятное дополнение, а ваша конкурентная преимущество. Вопрос не в том, можете ли вы позволить себе оптимизацию, а в том, можете ли вы позволить себе не оптимизировать. Начните максимизировать свой бюджет на ИИ уже сегодня на .
Ссылки Epoch AI. "Тенденции в соотношении цены и производительности GPU." Epoch AI, 2022, . Хоббхан, Мариус, и Тамай Бесироглу. "Тенденции в соотношении цены и производительности GPU." Epoch AI, 2022, . TRG Datacenters. "Как сэкономить: почему GPU NVIDIA H100 превосходят арендные ставки AWS." TRG Datacenters, 2023, Коттиер, Бен, и др. "Растущие затраты на обучение передовых моделей ИИ." arXiv, 2024,
Посмотрите полный блог здесь:
1,64K