एआई मॉडल प्रशिक्षण लागत 100 तक $500 मिलियन से $2030 मिलियन तक बढ़ने की उम्मीद है
संक्षेप में
हाल ही में एक के अनुसार OpenAI रिपोर्ट के अनुसार, 100 तक बड़े एआई मॉडल के प्रशिक्षण की लागत 500 मिलियन डॉलर से बढ़कर 2030 मिलियन डॉलर हो जाएगी।
अधिक डेटा की आवश्यकता प्रशिक्षण मशीन लर्निंग मॉडल की लागत को बढ़ाने वाले मुख्य कारकों में से एक है।
एआई निवेश प्रशिक्षण मशीन लर्निंग मॉडल की लागत से काफी प्रभावित होते हैं।
द्वारा एक हाल ही की रिपोर्ट OpenAI ने पाया है कि 100 तक बड़े एआई मॉडलों के प्रशिक्षण की लागत 500 मिलियन डॉलर से बढ़कर 2030 मिलियन डॉलर होने की उम्मीद है। यह एक आश्चर्यजनक वृद्धि है, और इसका मतलब है कि केवल सबसे धनी कंपनियां और व्यक्ति ही एआई प्रौद्योगिकियों का विकास और उपयोग करने में सक्षम होंगे। .
रिपोर्ट में पाया गया कि एक बड़े AI मॉडल के प्रशिक्षण की लागत $3 मिलियन से $12 मिलियन तक हो सकती है। एक बड़े डेटासेट पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करने की लागत $30 मिलियन तक पहुँचते हुए और भी अधिक हो सकती है।
OpenAI अनुमान है कि 500 तक बड़े डेटासेट पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करने की लागत बढ़कर $2030 मिलियन हो जाएगी। यह डेटासेट के बढ़ते आकार के साथ-साथ और अधिक की आवश्यकता के कारण है बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए कंप्यूटिंग शक्ति.
वर्तमान में, अधिकांश एआई अनुसंधान बड़ी टेक कंपनियों और संगठनों, जैसे Google, Facebook और Microsoft द्वारा किए जा रहे हैं। हालांकि, एआई मॉडल प्रशिक्षण की बढ़ती लागत के साथ, केवल सबसे धनी कंपनियां और व्यक्ति ही भविष्य में एआई प्रौद्योगिकियों को विकसित करने और उनका उपयोग करने में सक्षम होंगे।
एआई के भविष्य के विकास के लिए इसके कई निहितार्थ हो सकते हैं। सबसे पहले, यह कुछ बड़ी कंपनियों के हाथों में एआई विकास की एकाग्रता को जन्म दे सकता है। दूसरे, यह उन लोगों के बीच विभाजन पैदा कर सकता है जो एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर सकते हैं और जो नहीं कर सकते।
एआई विकास की बढ़ती लागत का समग्र रूप से समाज पर नकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है। उदाहरण के लिए, यह एआई प्रौद्योगिकियों के विकास की ओर ले जा सकता है जो केवल अमीरों को लाभान्वित करते हैं, और यह असमानता को बढ़ा सकता है। यह डाल सकता है जोखिम में समाज.
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एआई विकास की लागत ही एकमात्र कारक नहीं है जो यह निर्धारित करता है कि एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग कौन कर सकता है।
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पांच साल में एआई किसके हाथ में होगा?
प्रशिक्षण मशीन लर्निंग मॉडल की लागत लगातार बढ़ रही है। रिपोर्ट, शीर्षक "प्रशिक्षण मशीन लर्निंग सिस्टम्स की डॉलर लागत में रुझान,'' शोधकर्ताओं द्वारा प्रकाशित किया गया था OpenAI, एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान प्रयोगशाला। इसने पिछले पांच वर्षों में विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण की लागत का विश्लेषण किया और पाया कि लागत तेजी से बढ़ रही है।
प्रशिक्षण मशीन लर्निंग मॉडल की लागत बढ़ाने वाले मुख्य कारकों में से एक अधिक डेटा की आवश्यकता है। जैसे-जैसे मॉडल अधिक जटिल होते जाते हैं, उन्हें सटीक रूप से सीखने के लिए अधिक डेटा की आवश्यकता होती है। इसने "डेटा रेस" को जन्म दिया है क्योंकि कंपनियां कभी-कभी बड़े डेटासेट एकत्र करने और लेबल करने के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं।
प्रशिक्षण मशीन लर्निंग मॉडल की लागत को बढ़ाने वाला अन्य प्रमुख कारक अधिक की आवश्यकता है संगणन शक्ति. किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए भारी मात्रा में प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है, और आवश्यक शक्ति की मात्रा तेजी से बढ़ रही है।
रिपोर्ट में भविष्यवाणी की गई है कि 500 तक एकल मशीन-लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण की लागत $2030 मिलियन तक पहुंच जाएगी। यह $100 मिलियन की वर्तमान लागत से उल्लेखनीय वृद्धि है। हालाँकि, रिपोर्ट में यह भी कहा गया है कि जीपीयू में अग्रिम लागत को कुछ हद तक कम कर सकते हैं, 200 की शुरुआत तक लागत को $2030 मिलियन तक कम कर सकते हैं।
इस प्रवृत्ति के एआई उद्योग के लिए प्रमुख प्रभाव हैं। एआई में निवेश मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण की लागत काफी हद तक निर्भर करती है। यदि प्रशिक्षण की लागत मौजूदा दर से बढ़ती रही, तो यह और अधिक कठिन हो जाएगा कंपनियां एआई में निवेश को उचित ठहराएंगी.
एआई सिस्टम से आय के लिए एआई के विकास और प्रशिक्षण के लिए खर्च के अनुपात के आधार पर एआई निवेश इस कीमत पर निर्भर हैं। तो, ऊपर बताए गए प्रशिक्षण खर्च कौन वहन कर सकता है? का सदिश एआई वृद्धि फिर इसके उन्मुखीकरण में स्पष्ट हो जाता है।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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