GPT-5 Обучение обойдется в 2.5 миллиарда долларов и начнется в следующем году
Пользователь Twitter Мартин Шкрели из Нью-Йорка написал сегодня, что GPT-5 на обучение потребуется примерно 2.0-2.5 миллиарда долларов. В этом обучении будет задействовано 500,000 100 графических процессоров H90 с Tensor Core в течение XNUMX дней или альтернативная конфигурация. Обучение планируется начать в следующем году.
OpenAI активно работает над повышение GPT-4 с различными возможностями, такие как воплощение, агентность, сократическое рассуждение, графы знаний, модели мира, мультимодальность, планирование, семантическая интерпретируемость, коллективный разум, контроль и ограниченность, а также более мелкие задачи высокой ценности.
Масштабы производства H100/A100 вызывают вопросы. Хватит ли этих графических процессоров для столь существенного проекта? Ожидается, что к концу года будет произведено около 1 миллиона H100, а в следующем году может быть поставлено около 5 миллионов.
Что касается стоимости, то относительно графических процессоров есть веская точка зрения. Включение стоимости этих графических процессоров в расходы на обучение может ввести в заблуждение, поскольку они не устаревают после процесса обучения. Только эти графические процессоры могут стоить 20 миллиардов долларов.
Стоит отметить, что максимальная производственная мощность компании-производителя чипов Sustainable Metal Cloud (SMC) для H100 в настоящее время составляет 15,000 50,000 единиц в месяц, но они увеличили производство примерно до XNUMX XNUMX единиц в месяц.
Что касается затрат на электроэнергию, они составляют относительно небольшую часть общих затрат на вычисления. Для сравнения: 6,000,000 1 XNUMX кВтч обойдутся примерно в XNUMX миллион долларов.
| Похожие страницы:: Потенциал индустрии искусственного интеллекта может конкурировать с национальным потреблением электроэнергии |
Приобретение 500,000 100 HXNUMX к следующему году кажется сложной задачей, даже при поддержке Microsoft. Кроме того, возникают вопросы по поводу стоимость вывода если процесс обучения действительно настолько интенсивен, как предполагается.
В контексте рынок NVIDIA в 2023 году, примечательно, что их успех, как сообщается, утроился, превысив 1 триллион долларов. Этот рост во многом можно объяснить более широким внедрением чипов Nvidia в приложениях искусственного интеллекта. Однако важно учитывать, что Экспортные ограничения США ограничили продажу высокопроизводительных чипов искусственного интеллекта на китайском рынке, что может повлиять на затраты на производство и обучение.
Nvidia генерирует почти тысячекратный процент прибыли По словам старшего автора Barron's Тэ Кима, за каждый проданный ею ускоритель графического процессора H100. Это означает, что розничная цена Nvidia в размере от 25,000 30,000 до 3,320 100 долларов США за каждый ускоритель HPC покрывает ориентировочную стоимость чипа и периферийных компонентов в 2024 долларов США. Анализ затрат неясен, но считается, что это вопрос чистых производственных затрат. Также необходимо учитывать затраты Nvidia на исследования и разработки, поскольку разработка таких чипов, как H150, требует тысяч часов работы специализированных работников. Однако продукты Nvidia для ускорения искусственного интеллекта уже проданы до 2027 года, а к XNUMX году ожидается, что рынок ускорителей искусственного интеллекта будет стоить около XNUMX миллиардов долларов.
Компания получает выгоду от своей инфраструктуры и набора продуктов, но бюджеты и альтернативные издержки могут ограничить инвестиции в другие области или ограничить риски в сфере исследований и разработок.
| Похожие страницы:: Революция искусственного интеллекта только начинается: Уилл GPT-5 Достичь общего искусственного интеллекта? |
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.
