人工知能技術の急速な発展に伴い、AIモデルのトレーニングコストは驚くべき10億ドルに達しました。 Anthropic CEOのDario Amodeiによると、その費用は今後3年間で100億ドルまたは1,000億ドルに急上昇する可能性があります。この数の急激な上昇は、AIバブルが破裂しようとしているかどうかについて、広範囲にわたる懸念を引き起こしました。
Dario Amodeiはさらに、AIモデルの継続的な進化により、ハードウェアの需要が指数関数的に成長し、トレーニングコストの主な要因となることを指摘しました。彼はまた、生成的人工知能から一般的な人工知能への人工知能の漸進的なプロセスを強調しました。これは、人間の子供の学習方法に似ています。
AIトレーニングコストの上昇傾向では、ハードウェアとエネルギー消費は2つの主要なコスト支出です。 NVIDIAなどのサプライヤーからのGPU配信量は幾何学的に増加し、データセンターの電力需要も劇的に増加します。これらの要因は、AIモデルのトレーニングコストを押し上げます。
さらに、人事、データ収集、運用、メンテナンスにも多くのお金がかかります。これらの問題が解決しない場合、AIモデルのトレーニングコストは2027年に1,000億米ドルに達する可能性があります。この予測により、業界はAIテクノロジーの持続可能な開発について深く考えるようになりました。
キーポイント：
current現在のAIモデルトレーニングコストは10億米ドルに達し、今後3年間で100億米ドルまたは1,000億米ドルまで上昇すると予想されています。
Hardwareとエネルギー消費はトレーニングコストの主な要因となっており、AIモデルが発展するにつれて、両方の側面への支出が劇的に増加します。
humany人的資源、データ収集、運用、およびメンテナンスも多くのコストをかけています。