Ожидается, что к 100 году затраты на обучение моделей искусственного интеллекта вырастут со 500 до 2030 миллионов долларов.
Коротко
Согласно недавнему OpenAI Согласно отчету, к 100 году стоимость обучения крупных моделей ИИ вырастет со 500 до 2030 миллионов долларов.
Потребность в большем количестве данных является одним из основных факторов, повышающих стоимость обучения моделей машинного обучения.
На инвестиции в ИИ сильно влияет стоимость обучения моделей машинного обучения.
Недавний доклад OpenAI обнаружил, что к 100 году стоимость обучения крупных моделей ИИ вырастет со 500 миллионов долларов до 2030 миллионов долларов. Это ошеломляющий рост, и это означает, что только самые богатые компании и частные лица смогут позволить себе разрабатывать и использовать технологии ИИ. .
| Похожие сообщения: Shutterstock награждает художников, которые вносят свой вклад в генеративные модели искусственного интеллекта |
В отчете указано, что стоимость обучения одной большой модели ИИ может варьироваться от 3 до 12 миллионов долларов. Стоимость обучения модели на большом наборе данных может быть еще выше и достигать 30 миллионов долларов.
OpenAI оценивает, что стоимость обучения модели на большом наборе данных увеличится до 500 миллионов долларов к 2030 году. Это связано с увеличением размера наборов данных, а также с потребностью в большем количестве вычислительная мощность для обучения больших моделей.
В настоящее время большая часть исследований ИИ проводится крупными технологическими компаниями и организациями, такими как Google, Facebook и Microsoft. Однако с ростом стоимости обучения моделям ИИ только самые богатые компании и частные лица, вероятно, смогут позволить себе разрабатывать и использовать технологии ИИ в будущем.
Это может иметь ряд последствий для будущего развития ИИ. Во-первых, это может привести к концентрации разработки ИИ в руках нескольких крупных компаний. Во-вторых, это может создать разрыв между теми, кто может позволить себе использовать технологии ИИ, и теми, кто не может.
Рост стоимости разработки ИИ также может иметь негативные последствия для общества в целом. Например, это может привести к развитию технологий искусственного интеллекта, которые принесут пользу только богатым, и может усугубить неравенство. Это может поставить общество в опасности.
Важно отметить, что стоимость разработки ИИ — не единственный фактор, определяющий, кто может позволить себе использовать технологии ИИ.
| Похожие сообщения: Колумбийский университет: ИИ сможет думать в ближайшие два года |
В чьих руках будет ИИ через пять лет?
Стоимость обучения моделей машинного обучения неуклонно растет. Доклад под названием «Тенденции долларовой стоимости обучения систем машинного обучения», было опубликовано исследователями в OpenAI, исследовательская лаборатория искусственного интеллекта. Компания проанализировала стоимость обучения различных моделей машинного обучения за последние пять лет и обнаружила, что стоимость растет экспоненциально.
Одним из основных факторов, повышающих стоимость обучения моделей машинного обучения, является потребность в большем количестве данных. По мере того как модели становятся более сложными, им требуется больше данных для точного обучения. Это привело к «гонке данных», поскольку компании соревнуются за сбор и маркировку все более крупных наборов данных.
Другим важным фактором, влияющим на стоимость обучения моделей машинного обучения, является потребность в большем количестве вычислительная мощность. Обучение модели требует огромных вычислительных мощностей, и объем необходимой мощности растет в геометрической прогрессии.
В отчете прогнозируется, что стоимость обучения одной модели машинного обучения к 500 году достигнет 2030 миллионов долларов. Это значительное увеличение по сравнению с текущими затратами в 100 миллионов долларов. Однако в отчете также отмечается, что достижения в области графических процессоров могут несколько снизить стоимость, доведя ее до 200 миллионов долларов к началу 2030 года.
Эта тенденция имеет серьезные последствия для индустрии ИИ. Инвестиции в ИИ сильно зависят от стоимости обучения моделей машинного обучения. Если стоимость обучения продолжит расти нынешними темпами, для компаний, чтобы оправдать инвестиции в ИИ.
Инвестиции в ИИ зависят от этой цены в зависимости от соотношения затрат на разработку и обучение ИИ к доходам от систем ИИ. Кто же тогда может позволить себе расходы на обучение, указанные выше? Вектор рост ИИ затем становится очевидным в его ориентации.
Подробнее об ИИ:
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
