Разходите за обучение на AI модели се очаква да нараснат от $100 милиона до $500 милиона до 2030 г.
Накратко
Според едно скорошно OpenAI доклад, разходите за обучение на големи AI модели ще нараснат от $100 милиона на $500 милиона до 2030 г.
Нуждата от повече данни е един от основните фактори, които повишават разходите за обучение на модели за машинно обучение.
Инвестициите в ИИ са силно повлияни от разходите за обучение на модели за машинно обучение.
Скорошен доклад на OpenAI установи, че разходите за обучение на големи AI модели се очаква да нараснат от $100 милиона на $500 милиона до 2030 г. Това е зашеметяващо увеличение и означава, че само най-богатите компании и хора ще могат да си позволят да разработват и използват AI технологии .
| Свързана публикация: Shutterstock награждава артисти, които допринасят за генеративни модели на ИИ |
Докладът установи, че цената на обучението на един голям AI модел може да варира от 3 до 12 милиона долара. Цената за обучение на модел върху голям набор от данни може да бъде дори по-висока, достигайки до 30 милиона долара.
OpenAI изчислява, че разходите за обучение на модел върху голям набор от данни ще се увеличат до 500 милиона долара до 2030 г. Това се дължи на нарастващия размер на наборите от данни, както и на необходимостта от повече изчислителна мощност за обучение на по-големи модели.
В момента повечето изследвания на ИИ се провеждат от големи технологични компании и организации като Google, Facebook и Microsoft. Въпреки това, с нарастващите разходи за обучение на AI модели, само най-богатите компании и хора вероятно ще могат да си позволят да разработват и използват AI технологии в бъдеще.
Това може да има редица последици за бъдещото развитие на ИИ. Първо, това може да доведе до концентрация на развитието на ИИ в ръцете на няколко големи компании. Второ, това може да създаде разделение между онези, които могат да си позволят да използват AI технологии, и тези, които не могат.
Нарастващите разходи за разработване на ИИ също могат да имат отрицателни последици за обществото като цяло. Например, това може да доведе до разработването на AI технологии, които са от полза само за богатите, и може да изостри неравенството. Това може да постави общество в риск.
Важно е да се отбележи, че цената на разработването на AI не е единственият фактор, определящ кой може да си позволи да използва AI технологии.
| Свързана публикация: Колумбийския университет: AI ще може да мисли през следващите две години |
В чии ръце ще бъде AI след пет години?
Разходите за обучение на модели за машинно обучение непрекъснато нарастват. Докладът, озаглавен „Тенденции в доларовите разходи за обучение на системи за машинно обучение”, публикувана от изследователи в OpenAI, изследователска лаборатория за изкуствен интелект. Той анализира разходите за обучение на различни модели за машинно обучение през последните пет години и установи, че разходите се увеличават с експоненциална скорост.
Един от основните фактори, повишаващи разходите за обучение на модели за машинно обучение, е необходимостта от повече данни. Тъй като моделите стават по-сложни, те изискват повече данни, за да се учат точно. Това доведе до „надпревара с данни“, тъй като компаниите се състезават да събират и етикетират все по-големи набори от данни.
Другият основен фактор, движещ разходите за обучение на модели за машинно обучение, е необходимостта от повече изчислителна мощност. Обучението на модел изисква огромни количества процесорна мощност и количеството необходима мощност нараства експоненциално.
Докладът прогнозира, че разходите за обучение на един модел за машинно обучение ще достигнат 500 милиона долара до 2030 г. Това е значително увеличение от сегашните разходи от 100 милиона долара. Докладът обаче също така отбелязва, че напредъкът в графичните процесори може да намали разходите донякъде, намалявайки разходите до 200 милиона долара до началото на 2030 г.
Тази тенденция има големи последици за AI индустрията. Инвестиции в AI зависят силно от разходите за обучение на модели за машинно обучение. Ако разходите за обучение продължат да растат със сегашния си темп, ще стане все по-трудно за компании, за да оправдаят инвестирането в AI.
Инвестициите в AI зависят от тази цена в зависимост от съотношението на разходите за разработване и обучение на AI към приходите от AI системи. Кой тогава може да си позволи разходите за обучение, посочени по-горе? Векторът на AI растеж след това става очевидно в неговата ориентация.
Прочетете повече за AI:
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
Още статии
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
