Pričakuje se, da bodo stroški usposabljanja modelov AI do leta 100 narasli s 500 milijonov USD na 2030 milijonov USD
Na kratko
V skladu z nedavno OpenAI poročilo, se bodo stroški usposabljanja velikih modelov AI do leta 100 povečali s 500 milijonov USD na 2030 milijonov USD.
Potreba po več podatkih je eden glavnih dejavnikov, ki povečujejo stroške usposabljanja modelov strojnega učenja.
Na naložbe v umetno inteligenco močno vplivajo stroški usposabljanja modelov strojnega učenja.
Nedavno poročilo avtorja OpenAI je ugotovil, da naj bi se stroški usposabljanja velikih modelov umetne inteligence do leta 100 povečali s 500 milijonov dolarjev na 2030 milijonov dolarjev. To je osupljivo povečanje in pomeni, da si bodo le najbogatejša podjetja in posamezniki lahko privoščili razvoj in uporabo tehnologij umetne inteligence .
Poročilo ugotavlja, da lahko stroški usposabljanja enega velikega modela umetne inteligence znašajo od 3 do 12 milijonov dolarjev. Stroški usposabljanja modela na velikem naboru podatkov so lahko še višji in dosežejo do 30 milijonov dolarjev.
OpenAI ocenjuje, da se bodo stroški usposabljanja modela na velikem naboru podatkov do leta 500 povečali na 2030 milijonov USD. To je posledica vse večje velikosti naborov podatkov in potrebe po več računalniško moč za usposabljanje večjih modelov.
Trenutno večino raziskav AI izvajajo velika tehnološka podjetja in organizacije, kot so Google, Facebook in Microsoft. Vendar pa si bodo zaradi naraščajočih stroškov usposabljanja za modele AI verjetno le najbogatejša podjetja in posamezniki lahko privoščili razvoj in uporabo tehnologij AI v prihodnosti.
To bi lahko imelo številne posledice za prihodnji razvoj umetne inteligence. Prvič, to bi lahko vodilo do koncentracije razvoja umetne inteligence v rokah nekaj velikih podjetij. Drugič, lahko ustvari ločnico med tistimi, ki si lahko privoščijo uporabo tehnologij umetne inteligence, in tistimi, ki si tega ne morejo.
Naraščajoči stroški razvoja umetne inteligence bi lahko imeli tudi negativne posledice za družbo kot celoto. Lahko bi na primer vodilo do razvoja tehnologij umetne inteligence, ki bi koristile le premožnim, in bi lahko povečalo neenakost. To lahko postavi ogrožena družba.
Pomembno je omeniti, da stroški razvoja umetne inteligence niso edini dejavnik, ki določa, kdo si lahko privošči uporabo tehnologij umetne inteligence.
V čigavih rokah bo AI čez pet let?
Stroški usposabljanja modelov strojnega učenja vztrajno naraščajo. Poročilo z naslovom »Trendi v dolarskih stroških sistemov za strojno učenje,« so objavili raziskovalci na OpenAI, raziskovalni laboratorij za umetno inteligenco. Analiziral je stroške usposabljanja različnih modelov strojnega učenja v zadnjih petih letih in ugotovil, da so stroški naraščali eksponentno.
Eden od glavnih dejavnikov, ki povečujejo stroške usposabljanja modelov strojnega učenja, je potreba po več podatkih. Ko modeli postanejo bolj zapleteni, potrebujejo več podatkov za natančno učenje. To je privedlo do »podatkovne tekme«, saj podjetja tekmujejo za zbiranje in označevanje vedno večjih naborov podatkov.
Drugi pomemben dejavnik, ki spodbuja stroške usposabljanja modelov strojnega učenja, je potreba po več računalniška moč. Usposabljanje modela zahteva ogromne količine procesorske moči, količina zahtevane moči pa eksponentno narašča.
Poročilo napoveduje, da bodo stroški usposabljanja enega samega modela strojnega učenja do leta 500 dosegli 2030 milijonov dolarjev. To je precejšnje povečanje glede na trenutne stroške 100 milijonov dolarjev. Vendar pa poročilo tudi ugotavlja, da bi lahko napredek v grafičnih procesorjih nekoliko znižal stroške, tako da bi se stroški znižali na 200 milijonov dolarjev do začetka leta 2030.
Ta trend ima velike posledice za industrijo umetne inteligence. Naložbe v AI močno odvisna od stroškov usposabljanja modelov strojnega učenja. Če bodo stroški usposabljanja še naprej naraščali s sedanjo stopnjo, bo postalo vse težje za podjetja, da upravičijo vlaganje v umetno inteligenco.
Naložbe v umetno inteligenco so odvisne od te cene, odvisno od razmerja med stroški za razvoj in usposabljanje umetne inteligence in dohodkom iz sistemov umetne inteligence. Kdo si torej lahko privošči zgoraj navedene stroške usposabljanja? Vektor od rast AI potem postane razvidno iz njegove usmerjenosti.
Preberite več o AI:
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
