隨著人工智能技術的迅猛發展，AI模型的訓練成本已經達到了驚人的10億美元。根據Anthropic首席執行官Dario Amodei的預測，未來三年內，這一成本可能飆升至100億美元甚至1000億美元。這一數字的急劇上升引發了業界對AI泡沫是否即將破裂的廣泛擔憂。
Dario Amodei進一步指出，隨著AI模型的不斷演進，硬件需求將呈指數級增長，成為訓練成本的主要驅動因素。他還強調了人工智能從生成式人工智能到通用人工智能的漸進過程，這一過程與人類兒童的學習方式有著異曲同工之妙。
在AI訓練成本的上升趨勢中，硬件和能源消耗是兩大關鍵成本支出。英偉達等供應商的GPU交付量將呈幾何級增長，而數據中心的電力需求也將急劇增加。這些因素共同推高了AI模型的訓練成本。
此外，人力資源、數據採集和運行維護等方面也將耗費大量成本。如果不解決這些問題，AI模型的訓練成本有可能在2027年達到1000億美元。這一預測使得業界對AI技術的可持續發展產生了深刻的思考。
劃重點:
⭐ 當前AI模型訓練成本高達10億美元，預計未來三年可能上升到100億美元甚至1000億美元。
⭐ 硬件和能源消耗成為訓練成本的主要驅動因素，隨著AI模型的發展，這兩方面的支出將急劇增加。
⭐ 人力資源、數據採集和運行維護等方面也將耗費大量成本，如果這些問題不得到解決，2027年的AI訓練成本有可能達到1000億美元。