Ekonomin för AI håller på att nå en kritisk brytpunkt. Enligt forskning beräknas utbildningskostnaderna för avancerade AI-modeller nå mer än 1 miljard dollar år 2027. @AnthropicAI:s vd Dario Amodei förutspådde att utbildningskostnaderna för AI-modeller nästa år kommer att växa till några miljarder dollar per körning. "År 2026 kan det vara över 10 miljarder dollar för att träna en enda modell. År 2027 räknar han med att modellföretag kommer att ha ambitioner att bygga utbildningskluster för 100 miljarder dollar.

Hårdvarubarriären är häpnadsväckande: Det kostade cirka 800 miljoner dollar bara att förvärva den hårdvara som används för att träna GPT-4, jämfört med 40 miljoner dollar för de upplupna kostnaderna. Med utbildningskostnader som växer med ~2,4 × per år blir ineffektiv beräkningsinfrastruktur ett existentiellt hot för AI-företag som inte kan optimera sina utgifter.

Låt oss bryta ner verkliga kostnader: Att träna en 7B-parameter LLM på 1-2 biljoner tokens kräver ~60 000 H100 GPU-timmar. Med vår kurs (1,49 USD/timme) är det totalt 89 400 USD. Samma arbetsbelastning på AWS on-demand? Häpnadsväckande 405 000 dollar. Andra molnleverantörer sträcker sig från $179 400-$209 400, medan on-prem-lösningar kostar cirka $300 000 när de är helt amorterade.

Vår plattform ger en klar fördel: 2,5 × billigare än rabatterade AWS och 3-4 × billigare än typiska molnleverantörer. Infrastruktur på plats kostar 6-9 × mer när man tar hänsyn till alla utgifter. För team som siktar på budgetvänlig, transparent skalning av större LLM-utbildning, ger vårt erbjudande omedelbara besparingar och operativ enkelhet.

I takt med att modellerna fortsätter att växa är beräkningseffektivitet inte bara något som är trevligt att ha – det är din konkurrenskraftiga vallgrav. Frågan är inte om du har råd att optimera, utan om du har råd att inte göra det. Börja maximera din AI-budget idag på .

Referenser Epok AI. "Trender i GPU-pris-prestanda." Epok AI, 2022, . Hobbhahn, Marius och Tamay Besiroglu. "Trender i GPU-pris-prestanda." Epok AI, 2022, . TRG-datacenter. "Låsa upp besparingar: Varför NVIDIA H100 GPU:er slår AWS-hyreskostnaderna." TRG Datacenter, 2023, Cottier, Ben, et al. "De stigande kostnaderna för träning av avancerade AI-modeller." arXiv, 2024,

Kolla in hela bloggen här: