Ang Mga Gastos sa Pagsasanay ng Modelo ng AI ay Inaasahang Tataas mula $100 Milyon hanggang $500 Milyon pagdating ng 2030
Sa madaling sabi
Ayon sa isang kamakailang OpenAI ulat, ang halaga ng pagsasanay sa malalaking modelo ng AI ay tataas mula $100 milyon hanggang $500 milyon pagsapit ng 2030.
Ang pangangailangan para sa higit pang data ay isa sa mga pangunahing salik na nagpapalaki sa gastos ng pagsasanay sa mga modelo ng machine learning.
Ang mga pamumuhunan sa AI ay labis na naiimpluwensyahan ng gastos ng pagsasanay sa mga modelo ng pag-aaral ng machine.
Isang kamakailang ulat ni OpenAI nalaman na ang halaga ng pagsasanay sa malalaking modelo ng AI ay inaasahang tataas mula $100 milyon hanggang $500 milyon pagsapit ng 2030. Ito ay isang napakalaking pagtaas, at nangangahulugan ito na ang pinakamayayamang kumpanya at indibidwal lamang ang makakayang bumuo at gumamit ng mga teknolohiya ng AI .
| Kaugnay na Post: Ginagantimpalaan ng Shutterstock ang mga artist na nag-aambag sa mga generative na modelo ng AI |
Nalaman ng ulat na ang halaga ng pagsasanay sa isang malaking modelo ng AI ay maaaring mula sa $3 milyon hanggang $12 milyon. Ang halaga ng pagsasanay ng isang modelo sa isang malaking dataset ay maaaring mas mataas, na umaabot ng hanggang $30 milyon.
OpenAI tinatantya na ang gastos sa pagsasanay ng isang modelo sa isang malaking dataset ay tataas sa $500 milyon sa 2030. Ito ay dahil sa pagtaas ng laki ng mga dataset, pati na rin ang pangangailangan para sa higit pa kapangyarihan sa pag-compute para sanayin ang mas malalaking modelo.
Sa kasalukuyan, ang karamihan sa pananaliksik sa AI ay isinasagawa ng malalaking kumpanya at organisasyon ng teknolohiya, tulad ng Google, Facebook, at Microsoft. Gayunpaman, sa tumataas na halaga ng pagsasanay sa modelo ng AI, tanging ang pinakamayayamang kumpanya at indibidwal ang malamang na makakayang bumuo at gumamit ng mga teknolohiya ng AI sa hinaharap.
Ito ay maaaring magkaroon ng maraming implikasyon para sa hinaharap na pag-unlad ng AI. Una, maaari itong humantong sa isang konsentrasyon ng pagbuo ng AI sa mga kamay ng ilang malalaking kumpanya. Pangalawa, maaari itong lumikha ng isang paghahati sa pagitan ng mga may kakayahang gumamit ng mga teknolohiya ng AI at sa mga hindi makakaya.
Ang tumataas na halaga ng pagpapaunlad ng AI ay maaari ding magkaroon ng mga negatibong implikasyon para sa lipunan sa kabuuan. Halimbawa, maaari itong humantong sa pagbuo ng mga teknolohiya ng AI na nakikinabang lamang sa mga mayayaman, at maaari nitong palalain ang hindi pagkakapantay-pantay. Ito ay maaaring ilagay lipunang nasa panganib.
Mahalagang tandaan na ang halaga ng pagpapaunlad ng AI ay hindi lamang ang salik sa pagtukoy kung sino ang kayang gumamit ng mga teknolohiya ng AI.
Kaninong mga kamay ang AI sa loob ng limang taon?
Ang gastos ng pagsasanay sa mga modelo ng machine learning ay patuloy na tumataas. Ang ulat, na pinamagatang “Mga Uso sa Dolyar na Gastos ng Pagsasanay sa Mga Machine Learning System,” ay inilathala ng mga mananaliksik sa OpenAI, isang artificial intelligence research lab. Sinuri nito ang halaga ng pagsasanay sa iba't ibang modelo ng machine learning sa nakalipas na limang taon at nalaman na tumataas ang gastos sa isang exponential rate.
Ang isa sa mga pangunahing salik na nagpapalaki sa gastos ng pagsasanay sa mga modelo ng machine learning ay ang pangangailangan para sa higit pang data. Habang nagiging mas kumplikado ang mga modelo, nangangailangan sila ng mas maraming data upang matuto nang tumpak. Ito ay humantong sa isang "data race" habang ang mga kumpanya ay nakikipagkumpitensya upang mangolekta at mag-label ng mas malalaking dataset.
Ang iba pang pangunahing kadahilanan na nagtutulak sa gastos ng pagsasanay sa mga modelo ng pag-aaral ng machine ay ang pangangailangan para sa higit pa kapangyarihan ng computing. Ang pagsasanay ng isang modelo ay nangangailangan ng napakalaking halaga ng kapangyarihan sa pagpoproseso, at ang dami ng kinakailangang kapangyarihan ay tumataas nang husto.
Ang ulat ay hinuhulaan na ang halaga ng pagsasanay ng isang modelo ng machine-learning ay aabot sa $500 milyon sa 2030. Ito ay isang makabuluhang pagtaas mula sa kasalukuyang gastos na $100 milyon. Gayunpaman, binanggit din ng ulat na ang mga pag-unlad sa mga GPU ay maaaring bahagyang bawasan ang gastos, na magpapababa sa gastos sa $200 milyon sa unang bahagi ng 2030.
Ang kalakaran na ito ay may malaking implikasyon para sa industriya ng AI. Mga pamumuhunan sa AI nakadepende nang husto sa gastos ng pagsasanay sa mga modelo ng machine learning. Kung ang halaga ng pagsasanay ay patuloy na tumaas sa kasalukuyang rate nito, ito ay magiging lalong mahirap para sa mga kumpanya upang bigyang-katwiran ang pamumuhunan sa AI.
Ang mga pamumuhunan ng AI ay umaasa sa presyong ito depende sa ratio ng mga gastos para sa pagpapaunlad at pagsasanay ng AI sa kita mula sa mga sistema ng AI. Sino, kung gayon, ang kayang bayaran ang mga gastos sa pagsasanay na nakasaad sa itaas? Ang vector ng Paglago ng AI pagkatapos ay nagiging maliwanag sa oryentasyon nito.
Magbasa pa tungkol sa AI:
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
Tungkol sa Ang May-akda
Si Damir ang pinuno ng pangkat, tagapamahala ng produkto, at editor sa Metaverse Post, sumasaklaw sa mga paksa gaya ng AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse, at Web3-mga kaugnay na larangan. Ang kanyang mga artikulo ay umaakit ng napakalaking madla na mahigit sa isang milyong user bawat buwan. Mukhang isa siyang eksperto na may 10 taong karanasan sa SEO at digital marketing. Nabanggit si Damir sa Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, at iba pang publikasyon. Naglalakbay siya sa pagitan ng UAE, Turkey, Russia, at ng CIS bilang digital nomad. Nakamit ni Damir ang bachelor's degree sa physics, na pinaniniwalaan niyang nagbigay sa kanya ng mga kritikal na kasanayan sa pag-iisip na kailangan para maging matagumpay sa pabago-bagong tanawin ng internet.
Mas marami pang artikulo
Si Damir ang pinuno ng pangkat, tagapamahala ng produkto, at editor sa Metaverse Post, sumasaklaw sa mga paksa gaya ng AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse, at Web3-mga kaugnay na larangan. Ang kanyang mga artikulo ay umaakit ng napakalaking madla na mahigit sa isang milyong user bawat buwan. Mukhang isa siyang eksperto na may 10 taong karanasan sa SEO at digital marketing. Nabanggit si Damir sa Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, at iba pang publikasyon. Naglalakbay siya sa pagitan ng UAE, Turkey, Russia, at ng CIS bilang digital nomad. Nakamit ni Damir ang bachelor's degree sa physics, na pinaniniwalaan niyang nagbigay sa kanya ng mga kritikal na kasanayan sa pag-iisip na kailangan para maging matagumpay sa pabago-bagong tanawin ng internet.
