Die Schulungskosten für KI-Modelle werden voraussichtlich bis 100 von 500 Millionen US-Dollar auf 2030 Millionen US-Dollar steigen
In Kürze
Einem aktuellen OpenAI Berichten zufolge werden die Kosten für das Training großer KI-Modelle bis 100 von 500 Millionen US-Dollar auf 2030 Millionen US-Dollar steigen.
Der Bedarf an mehr Daten ist einer der Hauptfaktoren, die die Kosten für das Training von Modellen für maschinelles Lernen in die Höhe treiben.
KI-Investitionen werden stark von den Kosten für das Training von Modellen für maschinelles Lernen beeinflusst.
Ein neuer Bericht von OpenAI hat herausgefunden, dass die Kosten für die Ausbildung großer KI-Modelle bis 100 voraussichtlich von 500 Millionen US-Dollar auf 2030 Millionen US-Dollar steigen werden. Das ist ein atemberaubender Anstieg und bedeutet, dass sich nur die wohlhabendsten Unternehmen und Einzelpersonen die Entwicklung und Nutzung von KI-Technologien leisten können .
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Der Bericht ergab, dass die Kosten für das Training eines einzelnen großen KI-Modells zwischen 3 und 12 Millionen US-Dollar liegen können. Die Kosten für das Training eines Modells auf einem großen Datensatz können sogar noch höher sein und bis zu 30 Millionen US-Dollar erreichen.
OpenAI schätzt, dass die Kosten für das Training eines Modells anhand eines großen Datensatzes bis 500 auf 2030 Millionen US-Dollar steigen werden. Dies ist auf die zunehmende Größe der Datensätze sowie den Bedarf an mehr Datensätzen zurückzuführen Rechenleistung zum Trainieren größerer Modelle.
Derzeit wird der größte Teil der KI-Forschung von großen Technologieunternehmen und -organisationen wie Google, Facebook und Microsoft durchgeführt. Angesichts der steigenden Kosten für das Training von KI-Modellen werden es sich jedoch wahrscheinlich nur die wohlhabendsten Unternehmen und Einzelpersonen leisten können, KI-Technologien in Zukunft zu entwickeln und einzusetzen.
Dies könnte eine Reihe von Implikationen für die zukünftige Entwicklung der KI haben. Erstens könnte es zu einer Konzentration der KI-Entwicklung in den Händen einiger weniger großer Unternehmen führen. Zweitens könnte es zu einer Kluft zwischen denen führen, die sich den Einsatz von KI-Technologien leisten können, und denen, die dies nicht können.
Die steigenden Kosten der KI-Entwicklung könnten auch negative Auswirkungen auf die Gesellschaft als Ganzes haben. Beispielsweise könnte dies zur Entwicklung von KI-Technologien führen, die nur den Reichen zugute kommen, und es könnte die Ungleichheit verschärfen. Dies kann setzen Gesellschaft in Gefahr.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Kosten der KI-Entwicklung nicht der einzige Faktor sind, der bestimmt, wer sich den Einsatz von KI-Technologien leisten kann.
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In wessen Händen wird KI in fünf Jahren sein?
Die Kosten für das Training von Modellen für maschinelles Lernen sind stetig gestiegen. Der Bericht mit dem Titel „Trends bei den Dollarkosten für das Training maschineller Lernsysteme„, wurde von Forschern bei veröffentlicht OpenAI, ein Forschungslabor für künstliche Intelligenz. Es analysierte die Kosten für das Training verschiedener maschineller Lernmodelle in den letzten fünf Jahren und stellte fest, dass die Kosten exponentiell gestiegen sind.
Einer der Hauptfaktoren, die die Kosten für das Training von Modellen für maschinelles Lernen in die Höhe treiben, ist der Bedarf an mehr Daten. Da Modelle immer komplexer werden, benötigen sie mehr Daten, um genau zu lernen. Dies hat zu einem „Datenwettlauf“ geführt, da Unternehmen darum konkurrieren, immer größere Datensätze zu sammeln und zu kennzeichnen.
Der andere wichtige Faktor, der die Kosten für das Training von Modellen für maschinelles Lernen antreibt, ist der Bedarf an mehr Rechenleistung. Das Training eines Modells erfordert enorme Mengen an Rechenleistung, und die erforderliche Leistung nimmt exponentiell zu.
Der Bericht prognostiziert, dass die Kosten für das Training eines einzelnen maschinellen Lernmodells bis 500 2030 Millionen US-Dollar erreichen werden. Dies ist eine deutliche Steigerung gegenüber den derzeitigen Kosten von 100 Millionen US-Dollar. Der Bericht stellt jedoch auch fest, dass Fortschritte bei GPUs die Kosten etwas senken und die Kosten bis Anfang 200 auf 2030 Millionen US-Dollar senken könnten.
Dieser Trend hat erhebliche Auswirkungen auf die KI-Branche. Investitionen in KI hängen stark von den Kosten für das Training von Modellen für maschinelles Lernen ab. Steigen die Ausbildungskosten weiterhin so stark wie bisher, wird es immer schwieriger Unternehmen rechtfertigen Investitionen in KI.
KI-Investitionen sind abhängig von diesem Preis abhängig vom Verhältnis der Ausgaben für die Entwicklung und Ausbildung von KI zu den Einnahmen aus KI-Systemen. Wer kann sich dann die oben genannten Ausbildungskosten leisten? Der Vektor von KI-Wachstum wird dann in seiner Ausrichtung deutlich.
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Über den Autor
Damir ist Teamleiter, Produktmanager und Redakteur bei Metaverse Post, behandelt Themen wie KI/ML, AGI, LLMs, Metaverse und Web3-bezogene Felder. Seine Artikel ziehen jeden Monat ein riesiges Publikum von über einer Million Nutzern an. Er scheint ein Experte mit 10 Jahren Erfahrung in SEO und digitalem Marketing zu sein. Damir wurde in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto und andere Publikationen. Als digitaler Nomade reist er zwischen den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Türkei, Russland und der GUS. Damir hat einen Bachelor-Abschluss in Physik, der ihm seiner Meinung nach die Fähigkeiten zum kritischen Denken vermittelt hat, die er braucht, um in der sich ständig verändernden Landschaft des Internets erfolgreich zu sein.
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