Искусственный интеллект. С неба на землю - страница 28
– Microsoft хочет взимать с бизнес-клиентов дополнительные $30 в месяц за возможность создавать презентации силами нейросети.
Ну, и вишенка на торте – расчёты Дэвида Кана (David Cahn), аналитика Sequoia Capital, показывающая, что компаниям ИИ-индустрии придётся зарабатывать около $600 млрд в год, чтобы компенсировать расходы на свою ИИ-инфраструктуру, включая ЦОД. Единственный, кто сейчас хорошо зарабатывает на ИИ, – разработчик ускорителей Nvidia.
Подробно статью можно прочитать по QR-коду и гиперссылке ниже.
Вычислительные мощности – одна из главных статей расходов при работе с ГИИ: чем больше запросов к серверам, тем больше счета за инфраструктуру и электроэнергию. В выигрыше только поставщики «железа» и электроэнергии. Так, Nvidia в августе 2023 года заработала около $5 млрд благодаря продажам своих ускорителей для ИИ A100 и H100 только китайскому ИТ-сектору.
На практике это можно увидеть на двух примерах.
Первый – Zoom пытается снизить затраты, используя более простой чат-бот, разработанный своими силами и требующий меньших вычислительных мощностей по сравнению с последней версией ChatGPT.
Второй – наиболее известные разработчики ИИ (Microsoft, Google, Apple, Mistral, Anthropic и Cohere) стали делать фокус на создании компактных ИИ-моделей, так как они дешевле и экономичнее.
Большие модели, например, GPT-4 от OpenAI, у которых более 1 трлн параметров и стоимость создания оценивается более 100 миллионов долларов, не имеют радикального преимущества перед более простыми решениями в прикладных задачах. Компактные модели обучаются на более узких наборах данных и могут стоить менее 10 миллионов долларов, при этом используя менее 10 миллиардов параметров, но решать целевые задачи.
Например, Microsoft представила семейство небольших моделей под названием Phi. По словам СЕО компании Сатьи Наделлы, решения модели в 100 раз меньше бесплатной версии ChatGPT, однако они справляются со многими задачами почти так же эффективно. Юсуф Мехди, коммерческий директор Microsoft, отметил, что компания быстро осознала, что эксплуатация крупных моделей ИИ обходится дороже, чем предполагалось изначально. Поэтому Microsoft начала искать более экономически целесообразные решения.