Το κόστος εκπαίδευσης μοντέλων AI αναμένεται να αυξηθεί από 100 εκατομμύρια δολάρια σε 500 εκατομμύρια δολάρια έως το 2030
Εν συντομία
Σύμφωνα με μια πρόσφατη OpenAI έκθεση, το κόστος εκπαίδευσης μεγάλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης θα αυξηθεί από 100 εκατομμύρια δολάρια σε 500 εκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2030.
Η ανάγκη για περισσότερα δεδομένα είναι ένας από τους κύριους παράγοντες που αυξάνουν το κόστος εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.
Οι επενδύσεις σε τεχνητή νοημοσύνη επηρεάζονται σε μεγάλο βαθμό από το κόστος εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.
Μια πρόσφατη έκθεση του OpenAI διαπίστωσε ότι το κόστος εκπαίδευσης μεγάλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης αναμένεται να αυξηθεί από 100 εκατομμύρια δολάρια σε 500 εκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2030. Αυτή είναι μια εκπληκτική αύξηση και σημαίνει ότι μόνο οι πλουσιότερες εταιρείες και άτομα θα έχουν την οικονομική δυνατότητα να αναπτύξουν και να χρησιμοποιήσουν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης .
| Σχετική ανάρτηση: Το Shutterstock επιβραβεύει τους καλλιτέχνες που συνεισφέρουν σε παραγωγικά μοντέλα AI |
Η έκθεση διαπίστωσε ότι το κόστος εκπαίδευσης ενός μεγάλου μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να κυμαίνεται από 3 έως 12 εκατομμύρια δολάρια. Το κόστος εκπαίδευσης ενός μοντέλου σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων μπορεί να είναι ακόμη υψηλότερο, φτάνοντας έως και τα 30 εκατομμύρια δολάρια.
OpenAI εκτιμά ότι το κόστος εκπαίδευσης ενός μοντέλου σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων θα αυξηθεί στα 500 εκατομμύρια δολάρια έως το 2030. Αυτό οφείλεται στο αυξανόμενο μέγεθος των συνόλων δεδομένων, καθώς και στην ανάγκη για περισσότερα υπολογιστική ισχύς για την εκπαίδευση μεγαλύτερων μοντέλων.
Επί του παρόντος, οι περισσότερες έρευνες για την τεχνητή νοημοσύνη διεξάγονται από μεγάλες εταιρείες και οργανισμούς τεχνολογίας, όπως η Google, το Facebook και η Microsoft. Ωστόσο, με το αυξανόμενο κόστος της εκπαίδευσης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, μόνο οι πλουσιότερες εταιρείες και άτομα πιθανότατα θα έχουν την οικονομική δυνατότητα να αναπτύξουν και να χρησιμοποιήσουν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον.
Αυτό θα μπορούσε να έχει πολλές επιπτώσεις για τη μελλοντική ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης. Πρώτον, θα μπορούσε να οδηγήσει σε συγκέντρωση της ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης στα χέρια λίγων μεγάλων εταιρειών. Δεύτερον, θα μπορούσε να δημιουργήσει ένα χάσμα μεταξύ εκείνων που έχουν την οικονομική δυνατότητα να χρησιμοποιούν τεχνολογίες AI και εκείνων που δεν μπορούν.
Το αυξανόμενο κόστος της ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε επίσης να έχει αρνητικές επιπτώσεις για την κοινωνία στο σύνολό της. Για παράδειγμα, θα μπορούσε να οδηγήσει στην ανάπτυξη τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης που ωφελούν μόνο τους πλούσιους και θα μπορούσε να επιδεινώσει την ανισότητα. Αυτό μπορεί να βάλει κοινωνία σε κίνδυνο.
Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι το κόστος ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι ο μόνος παράγοντας που καθορίζει ποιος μπορεί να αντέξει οικονομικά να χρησιμοποιήσει τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης.
| Σχετική ανάρτηση: Πανεπιστήμιο Κολούμπια: Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορεί να σκέφτεται τα επόμενα δύο χρόνια |
Σε ποιανού χέρια θα είναι η τεχνητή νοημοσύνη σε πέντε χρόνια;
Το κόστος της εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής μάθησης αυξάνεται σταθερά. Η έκθεση με τίτλο «Τάσεις στο κόστος εκπαίδευσης σε δολάρια για τα συστήματα μηχανικής μάθησης», δημοσιεύτηκε από ερευνητές στο OpenAI, ένα ερευνητικό εργαστήριο τεχνητής νοημοσύνης. Ανέλυσε το κόστος εκπαίδευσης διαφόρων μοντέλων μηχανικής εκμάθησης τα τελευταία πέντε χρόνια και διαπίστωσε ότι το κόστος αυξανόταν με εκθετικό ρυθμό.
Ένας από τους κύριους παράγοντες που αυξάνουν το κόστος εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης είναι η ανάγκη για περισσότερα δεδομένα. Καθώς τα μοντέλα γίνονται πιο σύνθετα, απαιτούν περισσότερα δεδομένα για να μάθουν με ακρίβεια. Αυτό οδήγησε σε μια «κούρσα δεδομένων» καθώς οι εταιρείες ανταγωνίζονται για τη συλλογή και την επισήμανση ολοένα και μεγαλύτερων συνόλων δεδομένων.
Ο άλλος σημαντικός παράγοντας που οδηγεί στο κόστος της εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης είναι η ανάγκη για περισσότερα υπολογιστική ισχύ. Η εκπαίδευση ενός μοντέλου απαιτεί τεράστιες ποσότητες επεξεργαστικής ισχύος και η ποσότητα ισχύος που απαιτείται αυξάνεται εκθετικά.
Η έκθεση προβλέπει ότι το κόστος εκπαίδευσης ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης θα φτάσει τα 500 εκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2030. Αυτό είναι μια σημαντική αύξηση από το τρέχον κόστος των 100 εκατομμυρίων δολαρίων. Ωστόσο, η έκθεση σημειώνει επίσης ότι οι προόδους στις GPU θα μπορούσαν να μειώσουν κάπως το κόστος, μειώνοντας το κόστος στα 200 εκατομμύρια δολάρια μέχρι τις αρχές του 2030.
Αυτή η τάση έχει σημαντικές επιπτώσεις στον κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης. Επενδύσεις στην τεχνητή νοημοσύνη εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από το κόστος εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής μάθησης. Εάν το κόστος της εκπαίδευσης συνεχίσει να αυξάνεται με τον τρέχοντα ρυθμό του, θα γίνεται όλο και πιο δύσκολο εταιρείες για να δικαιολογήσουν την επένδυση στην τεχνητή νοημοσύνη.
Οι επενδύσεις σε τεχνητή νοημοσύνη εξαρτώνται από αυτήν την τιμή ανάλογα με την αναλογία των δαπανών για την ανάπτυξη και την εκπαίδευση της τεχνητής νοημοσύνης προς τα έσοδα από συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Ποιος, λοιπόν, μπορεί να αντέξει τα έξοδα εκπαίδευσης που αναφέρονται παραπάνω; Το διάνυσμα του Ανάπτυξη AI τότε γίνεται εμφανής στον προσανατολισμό του.
Διαβάστε περισσότερα για το AI:
Αποποίηση ευθυνών
Σύμφωνα με το Οδηγίες του έργου Trust, σημειώστε ότι οι πληροφορίες που παρέχονται σε αυτήν τη σελίδα δεν προορίζονται και δεν πρέπει να ερμηνεύονται ως νομικές, φορολογικές, επενδυτικές, χρηματοοικονομικές ή οποιαδήποτε άλλη μορφή συμβουλής. Είναι σημαντικό να επενδύσετε μόνο ό,τι έχετε την πολυτέλεια να χάσετε και να αναζητήσετε ανεξάρτητες οικονομικές συμβουλές εάν έχετε οποιεσδήποτε αμφιβολίες. Για περισσότερες πληροφορίες, προτείνουμε να ανατρέξετε στους όρους και τις προϋποθέσεις, καθώς και στις σελίδες βοήθειας και υποστήριξης που παρέχονται από τον εκδότη ή τον διαφημιστή. MetaversePost δεσμεύεται για ακριβείς, αμερόληπτες αναφορές, αλλά οι συνθήκες της αγοράς υπόκεινται σε αλλαγές χωρίς προειδοποίηση.
Σχετικά με το Συγγραφέας
Ο Damir είναι ο αρχηγός της ομάδας, ο διευθυντής προϊόντων και ο συντάκτης στο Metaverse Post, καλύπτοντας θέματα όπως AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse και Web3-σχετικά πεδία. Τα άρθρα του προσελκύουν ένα τεράστιο κοινό άνω του ενός εκατομμυρίου χρηστών κάθε μήνα. Φαίνεται να είναι ειδικός με 10ετή εμπειρία στο SEO και το ψηφιακό μάρκετινγκ. Ο Damir έχει αναφερθεί στο Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto και άλλες εκδόσεις. Ταξιδεύει μεταξύ των ΗΑΕ, της Τουρκίας, της Ρωσίας και της ΚΑΚ ως ψηφιακός νομάδας. Ο Damir απέκτησε πτυχίο στη φυσική, το οποίο πιστεύει ότι του έχει δώσει τις δεξιότητες κριτικής σκέψης που απαιτούνται για να είναι επιτυχής στο συνεχώς μεταβαλλόμενο τοπίο του Διαδικτύου.
Περισσότερα άρθρα
Ο Damir είναι ο αρχηγός της ομάδας, ο διευθυντής προϊόντων και ο συντάκτης στο Metaverse Post, καλύπτοντας θέματα όπως AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse και Web3-σχετικά πεδία. Τα άρθρα του προσελκύουν ένα τεράστιο κοινό άνω του ενός εκατομμυρίου χρηστών κάθε μήνα. Φαίνεται να είναι ειδικός με 10ετή εμπειρία στο SEO και το ψηφιακό μάρκετινγκ. Ο Damir έχει αναφερθεί στο Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto και άλλες εκδόσεις. Ταξιδεύει μεταξύ των ΗΑΕ, της Τουρκίας, της Ρωσίας και της ΚΑΚ ως ψηφιακός νομάδας. Ο Damir απέκτησε πτυχίο στη φυσική, το οποίο πιστεύει ότι του έχει δώσει τις δεξιότητες κριτικής σκέψης που απαιτούνται για να είναι επιτυχής στο συνεχώς μεταβαλλόμενο τοπίο του Διαδικτύου.
