L'economia dell'IA sta raggiungendo un punto di svolta critico. Secondo una ricerca, si prevede che i costi di addestramento per i modelli di intelligenza artificiale di frontiera raggiungeranno oltre 1 miliardo di dollari entro il 2027. L'amministratore delegato di @AnthropicAI, Dario Amodei, ha previsto che il prossimo anno i costi di addestramento per i modelli di intelligenza artificiale cresceranno fino a pochi miliardi di dollari per corsa. "Nel 2026, l'addestramento di un singolo modello potrebbe superare i 10 miliardi di dollari. Entro il 2027, prevede che le aziende modello avranno l'ambizione di costruire cluster di formazione da 100 miliardi di dollari".

La barriera hardware è sbalorditiva: è costato circa 800 milioni di dollari solo per acquisire l'hardware utilizzato per addestrare GPT-4, rispetto ai 40 milioni di dollari per i costi ammortizzati. Con i costi di formazione in crescita di ~2,4× all'anno, l'inefficienza dell'infrastruttura di calcolo sta diventando una minaccia esistenziale per le aziende di intelligenza artificiale che non possono ottimizzare le loro spese.

Analizziamo i costi reali: l'addestramento di un LLM con parametri da 7 miliardi su 1-2 trilioni di token richiede ~ 60.000 ore GPU H100. Alla nostra tariffa ($ 1,49/ora), sono $ 89.400 in totale. Hai lo stesso carico di lavoro su AWS on demand? L'incredibile cifra di 405.000 dollari. Altri fornitori di cloud vanno da $ 179.400 a $ 209.400, mentre le soluzioni on-premise costano circa $ 300.000 quando completamente ammortizzate.

La nostra piattaforma offre un chiaro vantaggio: 2,5× in meno rispetto ad AWS scontato e 3-4× in meno rispetto ai tipici fornitori di servizi cloud. L'infrastruttura on-premise costa 6-9× in più se si tiene conto di tutte le spese. Per i team che mirano a una scalabilità trasparente e a basso costo della formazione LLM, la nostra offerta offre risparmi immediati e semplicità operativa.

Con la continua crescita dei modelli, l'efficienza di calcolo non è solo un optional, ma anche un fattore competitivo. La domanda non è se ci si può permettere di ottimizzare, ma se ci si può permettere di non farlo. Inizia a massimizzare il tuo budget per l'intelligenza artificiale oggi su .

Referenze Epoca AI. "Tendenze nel rapporto prezzo-prestazioni delle GPU". Epoca AI, 2022, . Hobbhahn, Marius e Tamay Besiroglu. "Tendenze nel rapporto prezzo-prestazioni delle GPU". Epoca AI, 2022, . Centri dati TRG. "Sbloccare i risparmi: perché le GPU NVIDIA H100 battono i costi di noleggio di AWS." Centri dati TRG, 2023, Cottier, Ben, et al. "L'aumento dei costi dell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale di frontiera". arXiv, 2024,

Dai un'occhiata al blog completo qui: