- 未来几年，AI训练成本预计将大幅飙升。
- 高级AI模型（如ChatGPT-4）的训练成本约为1亿美元。
- 领先的科技公司正在大力投资推动AI技术的发展。
训练人工智能（AI）模型的成本正在飙升，预测表明未来几年将显著增加。AI初创公司Anthropic的首席执行官Dario Amodei在最近一期“In Good Company”播客中强调了这些不断上升的费用。
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当前先进的AI模型，如ChatGPT-4，需要约1亿美元进行训练。但，根据Amodei的说法，未来三年这一数字可能会上升到100亿美元到1000亿美元之间。
通用人工智能的发展推高成本
急剧上升是由于从生成式AI（如ChatGPT）向通用人工智能（AGI）的转变。向AGI的进步旨在开发能够以类似人类思维的方式理解、获取和利用知识的系统。
“我认为如果我们达到100亿或1000亿美元，我认为这将在2025、2026年，也许2027年发生……那么我认为到那时我们很有可能获得在大多数方面优于大多数人类的模型。”
Amodei
根据Tom’s Hardware，目前这些进步的现有框架非常庞大。例如，训练ChatGPT需要超过30,000个GPU，每个Nvidia B200 AI芯片的成本在30,000到40,000美元之间。这种硬件投资是导致费用增加的因素之一。
计算资源推高AI训练成本
AI训练成本上升有几个原因。主要原因是所需的计算资源量巨大。随着深度学习模型的发展，需要强大的GPU和其他专门设计的硬件。2023年向数据中心发货的GPU超过380万个，这表明所需的基础设施规模。
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另一个重要因素是能源消耗。去年销售的所有GPU的电力消耗足以供应130万户家庭。这种高能耗不仅导致企业费用高昂，还引发了对环境的影响和保护的担忧。根据Google最近的一份报告，该公司四年内的排放量增加了近50%，主要是因为AI学习所需的能源。
科技巨头在AI基础设施上大量投资
此外，领先的科技公司正在投入大量资金推动人工智能的发展。例如，Elon Musk希望购买300,000个Nvidia最先进的AI芯片。同样，微软和OpenAI据说正在建设一个价值1000亿美元的数据中心以推动AI的发展。
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尽管成本不断上升，但仍有人试图优化人工智能训练的成本。谷歌DeepMind最近提出了一种名为联合示例选择（JEST）的技术，声称可将迭代次数减少13倍，并将所需的计算资源减少10倍。这有助于减少所需资源和使用时间。
然而，即使有这些进展，由于通用人工智能（AGI）的发展，总体方向是成本上升。从生成式人工智能到AGI，模型需要解释大型数据集，从中学习，预测不同情况，并解决需要批判性思维的问题。
Cryptopolitan报道，作者：Brenda Kanana
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Brenda Kanana
Brenda 拥有 4 年以上专注于加密货币、人工智能及新兴技术的经验。她曾就职于 Zycrypto、Blockchain Reporter 和 The Coin Republic，如今以 Cryptopolitan 为家。她在蒙巴萨技术大学获得的社会学学位使她能够始终把握读者的脉搏。
