到 100 年，AI 模型訓練成本預計將從 500 億美元增加到 2030 億美元
簡單來說
根據最近的一項 OpenAI 報告稱，到 100 年，訓練大型人工智能模型的成本將從 500 億美元增加到 2030 億美元。
對更多數據的需求是推高訓練機器學習模型成本的主要因素之一。
人工智能投資在很大程度上受到訓練機器學習模型的成本的影響。
最近的一份報告 OpenAI 研究發現，到100 年，訓練大型人工智能模型的成本預計將從500 億美元上升到2030 億美元。這是一個驚人的增長，這意味著只有最富有的公司和個人才有能力開發和使用人工智能技術。
該報告發現，訓練單個大型 AI 模型的成本可能在 3 萬美元到 12 萬美元之間。 在大型數據集上訓練模型的成本可能更高，高達 30 萬美元。
OpenAI 估計到 500 年，在大型數據集上訓練模型的成本將增加到 2030 億美元。這是由於數據集規模不斷增大，以及需要更多 訓練更大模型的計算能力.
目前，大多數人工智能研究都是由大型科技公司和組織進行的，例如穀歌、Facebook 和微軟。 然而，隨著 AI 模型訓練成本的上升，未來只有最富有的公司和個人才有能力開發和使用 AI 技術。
這可能對人工智能的未來發展產生許多影響。 首先，它可能導致人工智能開發集中在少數大公司手中。 其次，它可能會在有能力使用人工智能技術的人和不能使用人工智能技術的人之間造成鴻溝。
人工智能開發成本的上升也可能對整個社會產生負面影響。 例如，它可能會導致只讓富人受益的人工智能技術的發展，並可能加劇不平等。 這個可以放 社會處於危險之中.
值得注意的是，人工智能開發的成本並不是決定誰有能力使用人工智能技術的唯一因素。
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五年後人工智能將落入誰的手中？
訓練機器學習模型的成本一直在穩步上升。 這份題為“培訓機器學習系統的美元成本趨勢”，由研究人員發表於 OpenAI，一個人工智能研究實驗室。 它分析了過去五年來訓練各種機器學習模型的成本，發現成本一直在呈指數級增長。
提高訓練機器學習模型成本的主要因素之一是需要更多數據。 隨著模型變得越來越複雜，它們需要更多數據才能準確學習。 隨著公司競相收集和標記越來越大的數據集，這導致了一場“數據競賽”。
推動機器學習模型訓練成本的另一個主要因素是需要更多 計算能力。 訓練模型需要大量的處理能力，並且所需的能力呈指數級增長。
該報告預測，到 500 年，訓練單個機器學習模型的成本將達到 2030 億美元。這比目前的 100 億美元成本大幅增加。 然而，該報告還指出，GPU 的進步可能會在一定程度上降低成本，到 200 年初將成本降至 2030 億美元。
這一趨勢對人工智能行業具有重大影響。 人工智能投資 很大程度上取決於訓練機器學習模型的成本。 如果培訓成本繼續以目前的速度上升，將變得越來越困難 公司證明投資人工智能是合理的.
人工智能投資取決於這個價格，取決於人工智能開發和培訓的費用與人工智能係統收入的比率。 那麼，誰負擔得起上述培訓費用呢？ 向量的 人工智能增長 然後在其方向上變得明顯。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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