Die Wirtschaftlichkeit der KI erreicht einen kritischen Wendepunkt. Untersuchungen zufolge werden die Trainingskosten für Frontier-KI-Modelle bis 2027 voraussichtlich mehr als 1 Milliarde US-Dollar erreichen. Der CEO von @AnthropicAI, Dario Amodei, prognostizierte, dass die Trainingskosten für KI-Modelle im nächsten Jahr auf einige Milliarden Dollar pro Lauf steigen werden. "Im Jahr 2026 könnten es über 10 Milliarden US-Dollar sein, um ein einzelnes Modell zu trainieren. Er geht davon aus, dass Modellunternehmen bis 2027 Ambitionen haben werden, Ausbildungscluster im Wert von 100 Milliarden US-Dollar aufzubauen."
Die Hardware-Barriere ist erschütternd: Allein die Anschaffung der Hardware, die zum Trainieren von GPT-4 verwendet wird, kostete etwa 800 Millionen US-Dollar, verglichen mit 40 Millionen US-Dollar für die amortisierten Kosten. Mit steigenden Schulungskosten von ~2,4 × pro Jahr wird eine ineffiziente Recheninfrastruktur zu einer existenziellen Bedrohung für KI-Unternehmen, die ihre Ausgaben nicht optimieren können.
Lassen Sie uns die realen Kosten aufschlüsseln: Das Training eines 7B-Parameter-LLM auf 1-2 Billionen Token erfordert ~60.000 H100-GPU-Stunden. Bei unserem Tarif (1,49 USD/Stunde) sind das insgesamt 89.400 USD. Die gleiche Arbeitslast auf AWS On-Demand? Erstaunliche 405.000 Dollar. Andere Cloud-Anbieter liegen zwischen 179.400 und 209.400 US-Dollar, während On-Premise-Lösungen bei vollständiger Amortisation etwa 300.000 US-Dollar kosten.
Unsere Plattform bietet einen klaren Vorteil: 2,5 × günstiger als vergünstigtes AWS und 3-4 × günstiger als typische Cloud-Anbieter. Die Kosten für die lokale Infrastruktur betragen 6 bis 9 × mehr, wenn alle Kosten berücksichtigt werden. Für Teams, die eine budgetfreundliche, transparente Skalierung großer LLM-Schulungen anstreben, bietet unser Angebot sofortige Einsparungen und betriebliche Vereinfachung.
Da die Modelle weiter wachsen, ist die Recheneffizienz nicht nur ein Nice-to-have, sondern auch Ihr Wettbewerbsvorteil. Die Frage ist nicht, ob Sie es sich leisten können, zu optimieren, sondern ob Sie es sich leisten können, es nicht zu tun. Beginnen Sie noch heute mit der Maximierung Ihres KI-Budgets bei .
Referenzen Epoch KI. "Trends im Preis-Leistungs-Verhältnis der GPU." Epoche AI, 2022, . Hobbhahn, Marius und Tamay Besiroglu. "Trends im Preis-Leistungs-Verhältnis der GPU." Epoche AI, 2022, . TRG-Rechenzentren. "Einsparungen ermöglichen: Warum NVIDIA H100-GPUs die AWS-Mietkosten übertreffen." TRG Rechenzentren, 2023, Cottier, Ben et al. "Die steigenden Kosten des Trainings von KI-Modellen an der Grenze." arXiv, 2024,
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