三年后AI大模型训练成本或达1000亿美元
据【汤姆的硬件】报道， Anthropic首席执行长达里奥-阿莫代最近在播客【In Good Company】上说，未来三年内，人工智能模型的训练费用可能会高达1000亿美元，而大人工智能模型的参数还会继续增加。
阿莫迪表示，像 OpenAI的GPT-4这样的人工智能型号，训练成本仅为1亿美元。尽管现在还在研发中的大型模型需要10亿美元的训练费用，但是在接下来的三年里，这些模型的训练成本有望达到100亿甚至1000亿美元。
人工智能芯片是训练大规模人工智能模型所需的最大开销。到了2023年，有传闻称需要超过30000台英伟达 AI图形处理器来驱动 Chat GPT，而 OpenAI首席执行长山姆-奥特曼已经确认， ChatGPT-4的培训费用将高达1亿美元。
除开放 AI外，还有许多技术巨头，如谷歌， Meta, IBM，特斯拉，阿里巴巴，百度，腾讯，字节跳动，等等，都在发展他们自己的大型人工智能模式。因此，对高性能人工智能芯片的需求也越来越大。据 TechInsights称，2023年全球 GPU总出货量为385万台，其中英伟达售出376万台。而英伟达推出的p00加速卡售价在25,000美元以上。而英伟达公司的下一代 AIB200图形处理器则至少要花费30,000到40,000美元。
如果硬件架构的性能也要再提升十倍，以一年十倍的能力来计算，即使人工智能芯片的数量不一定要翻十倍（新一代人工智能芯片的性能每年都在增长），但是，由于高端处理器芯片的价格不断上升，因此，基本硬件架构的成本可能会翻上十倍。所以，在未来三年里，训练更大更强的人工智能模型的花费可能会高达1000亿美元。
阿莫德伊预计，随着算法与芯片技术的持续改进，到2027年，人工智能模型有望超越大部分人，达到「人工通用智能」（AGI）。
当然，这样做可能要花费1000亿美元来进行培训，而且只有很少几家厂商有能力承担这么大的资金投入。但是，即便有这么多的资本投入，从短期来看，收益可能是十分有限的。
红杉资本（Sequoia Capital）分析师大卫-卡恩（David Cahn）称，目前， OpenAI是人工智能大模型的主要供应商，其收入正迅速增长，预计2024年营收将增至34亿美元，而2023年末，该公司的营收将达到16亿美元，远超其他尚未达到1亿美元营收的供应商。相对于大型人工智能模型的训练费用来说，这还只是一小部分。
戴维-卡恩表示，该行业不能期望人工智能投资能够迅速获得回报，但是必须承认目前的投资项目具有投机性，并且要不断创新，不断创造价值。否则，几千亿美元的泡沫将破裂，并有可能引发全球性的经济危机.
出版者：核心智能感知-漫游者之剑
