La economía de la IA está llegando a un punto de inflexión crítico. Según la investigación, se prevé que los costos de entrenamiento para los modelos de IA de frontera alcancen más de $ 1 mil millones para 2027. El CEO de @AnthropicAI, Dario Amodei, predijo que el próximo año, los costos de entrenamiento para los modelos de IA crecerán a unos pocos miles de millones de dólares por ejecución. "En 2026, puede estar por encima de los 10.000 millones de dólares para entrenar un solo modelo. Para 2027, anticipa que las empresas modelo tendrán la ambición de construir grupos de capacitación de $ 100 mil millones".

La barrera del hardware es asombrosa: costó aproximadamente $ 800 millones solo adquirir el hardware utilizado para entrenar GPT-4, en comparación con $ 40 millones por los costos amortizados. Con los costos de capacitación creciendo a ~ 2.4× por año, la infraestructura informática ineficiente se está convirtiendo en una amenaza existencial para las empresas de IA que no pueden optimizar sus gastos.

Analicemos los costos reales: entrenar un LLM de parámetros 7B en 1-2 billones de tokens requiere ~ 60,000 horas de GPU H100. A nuestra tarifa ($ 1.49 / hora), eso es $ 89,400 en total. ¿La misma carga de trabajo en AWS bajo demanda? La asombrosa cantidad de $ 405,000. Otros proveedores de nube oscilan entre $ 179,400 y $ 209,400, mientras que las soluciones locales cuestan alrededor de $ 300,000 cuando están completamente amortizadas.

Nuestra plataforma ofrece una clara ventaja: 2,5× más barata que AWS con descuento y 3-4× más barata que los proveedores de nube típicos. La infraestructura local cuesta entre un 6 y un 9× más si se contabilizan todos los gastos. Para los equipos que buscan un escalado transparente y económico de la capacitación principal de LLM, nuestra oferta ofrece ahorros inmediatos y simplicidad operativa.

A medida que los modelos continúan creciendo, la eficiencia informática no es solo algo agradable, es su foso competitivo. La pregunta no es si puede permitirse optimizar, sino si puede permitirse no hacerlo. Comience a maximizar su presupuesto de IA hoy en .

Referencias Época AI. "Tendencias en la relación precio-rendimiento de la GPU". Época AI, 2022, . Hobbhahn, Marius y Tamay Besiroglu. "Tendencias en la relación precio-rendimiento de la GPU". Época AI, 2022, . Centros de datos TRG. "Desbloqueo de ahorros: por qué las GPU NVIDIA H100 superan los costos de alquiler de AWS". Centros de datos TRG, 2023, Cottier, Ben, et al. "Los crecientes costos de entrenar modelos de IA de frontera". arXiv, 2024,

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