人工智能的经济学正达到一个关键的拐点。根据研究，前沿人工智能模型的训练成本预计到2027年将超过10亿美元。 @AnthropicAI的首席执行官达里奥·阿莫代伊预测，明年人工智能模型的训练成本将增长到每次运行数十亿美元。 “到2026年，训练单个模型的成本可能会超过100亿美元。到2027年，他预计模型公司将有雄心建立1000亿美元的训练集群。”

硬件壁垒令人震惊：仅仅获取用于训练GPT-4的硬件就花费了大约8亿美元，而摊销成本仅为4000万美元。 随着训练成本每年增长约2.4倍，低效的计算基础设施正成为无法优化支出的AI公司的生存威胁。

让我们来分析一下实际成本：在1-2万亿个标记上训练一个7B参数的LLM需要大约60,000个H100 GPU小时。按照我们的费率（$1.49/小时），总共是$89,400。 在AWS按需使用相同的工作负载？ 令人震惊的$405,000。其他云服务提供商的费用在$179,400到$209,400之间，而本地解决方案在完全摊销后大约需要$300,000。

我们的平台提供了明显的优势：比折扣后的AWS便宜2.5倍，比典型的云服务提供商便宜3-4倍。考虑到所有费用，内部基础设施的成本高出6-9倍。对于希望以预算友好、透明的方式扩展大型LLM训练的团队，我们的产品提供了即时的节省和操作简便性。

随着模型的不断增长，计算效率不仅仅是一个可有可无的因素——它是你的竞争护城河。问题不在于你是否能负担得起优化，而在于你是否能负担得起不优化。今天就开始最大化你的人工智能预算吧。

参考文献 Epoch AI. "GPU 性能价格趋势." Epoch AI, 2022, . Hobbhahn, Marius, 和 Tamay Besiroglu. "GPU 性能价格趋势." Epoch AI, 2022, . TRG Datacenters. "解锁节省：为什么 NVIDIA H100 GPU 优于 AWS 租赁成本." TRG Datacenters, 2023, Cottier, Ben, 等. "训练前沿 AI 模型的成本上升." arXiv, 2024,

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