現今正在轉變各產業的尖端 AI 模型，其訓練成本往往高得驚人，經常超過 1 億美元。 隨著企業大量投資以提升這些模型的效能，不斷攀升的成本正在人工智慧社群中引發重要的討論。DeepSeek 等新興參與者的出現，更使情況變得複雜，據報導，其訓練成本僅為 600 萬美元，與產業巨頭的預算形成鮮明對比。另一個增加這複雜局面的例子是來自史丹佛大學和華盛頓大學的一個 s1 模型，其訓練成本僅為 6 美元，令人驚訝。 成本的這種差異引發了關於效率、資源分配以及 AI 發展未來的重要問題。
理解成本驅動因素
有幾個因素導致與訓練 AI 模型相關的巨額費用。 這些包括所需的計算能力、所使用數據集的大小和複雜性，以及設計和優化這些複雜系統所需的專業知識。
計算能力： 訓練 AI 模型需要大量的計算能力，通常由專用硬體（如 GPU（圖形處理器）和 TPU（張量處理單元））提供。 這些處理器旨在處理訓練神經網路中涉及的複雜數學運算，但它們也會消耗大量的能量，而且獲取和維護成本可能很高。
資料獲取與準備： AI 模型從資料中學習，而且它們擁有的資料越多，它們的效能就越好。 然而，獲取和準備大型資料集可能是一個成本高昂且耗時的過程。 必須收集、清理和標記資料，這通常需要人工干預。 在某些情況下，公司可能需要從外部來源購買資料，從而進一步增加成本。
專業知識與人才： 開發和訓練 AI 模型需要一個由技術精湛的工程師、研究人員和資料科學家組成的團隊。 這些專業人士的需求量很大，而且他們的薪水可能是一項重大的支出。 此外，公司可能需要投資於培訓和發展計劃，以使其團隊掌握 AI 的最新進展。
領先 AI 模型的價格細分
為了說明這些成本的規模，讓我們檢視一下近年來與訓練一些最著名的 AI 模型相關的估計費用：
GPT-4 (OpenAI)： OpenAI 的 GPT-4 於 2023 年發布，估計訓練成本為 7900 萬美元。 該模型利用龐大的神經網路架構來預測文字字串中的單字序列，使其能夠產生高品質的人工文字並進行複雜的對話。 高成本反映了訓練如此複雜模型所需的巨大計算資源和資料。
PaLM 2 (Google)： Google 的 PaLM 2 也在 2023 年發布，估計訓練成本為 2900 萬美元。 該模型專為廣泛的自然語言處理任務而設計，包括翻譯、摘要和問答。 雖然比 GPT-4 便宜，但 PaLM 2 仍然代表了對 AI 研究與開發的重大投資。
Llama 2-70B (Meta)： Meta 的 Llama 2-70B 是另一個 2023 年發布的版本，估計訓練成本為 300 萬美元。 該開放原始碼模型旨在讓更廣泛的研究人員和開發人員可以訪問，其相對較低的成本反映了 Meta 對普及 AI 技術的承諾。
Gemini 1.0 Ultra (Google)： Google 的 Gemini 1.0 Ultra 於 2023 年發布，估計訓練成本高達 1.92 億美元。 該模型旨在成為 Google 最強大和通用的 AI 系統，能夠處理廣泛的任務，包括圖像識別、影片理解和自然語言處理。 高成本反映了該模型的巨大尺寸和複雜性，以及參與其創建的廣泛研究與開發工作。
Mistral Large (Mistral)： Mistral 的 Mistral Large 於 2024 年發布，估計訓練成本為 4100 萬美元。 該模型旨在成為其他大型語言模型的高效能、經濟高效的替代方案，其相對較低的成本反映了 Mistral 對效率和優化的關注。
Llama 3.1-405B (Meta)： Meta 的 Llama 3.1-405B 於 2024 年發布，估計訓練成本為 1.7 億美元。 該模型是 Meta 的 Llama 系列開放原始碼語言模型的最新版本，其高成本反映了該公司對推進 AI 技術發展的持續投資。
Grok-2 (xAI)： xAI 的 Grok-2 於 2024 年發布，估計訓練成本為 1.07 億美元。 該模型旨在即時回答有關時事的問題，使用來自社交媒體平台 X 的資料。 高成本反映了訓練模型以理解和回應不斷發展的資訊的挑戰。
檢視特定成本組成
深入研究 AI 模型的成本結構後發現，不同的組成部分對整體費用的貢獻程度不同。 例如，以 Google 的 Gemini Ultra 為例，研究與開發人員的薪水（包括股權）佔最終成本的 49%，而 AI 加速器晶片佔 23%，其他伺服器元件佔 15%。 這種細分突顯了開發和訓練尖端 AI 模型所需的人力資本和專用硬體的重大投資。
降低訓練成本的策略
鑑於訓練 AI 模型的成本不斷攀升，公司正在積極探索降低這些費用的策略，而不會犧牲效能。 其中一些策略包括：
資料優化： 提高訓練資料的品質和相關性可以顯著減少達到所需效能水平所需的資料量。 諸如資料擴增、資料合成和主動學習等技術有助於優化資料使用率並降低成本。
模型壓縮： 減小 AI 模型的大小和複雜性可以降低計算要求和訓練時間。 諸如剪枝、量化和知識蒸餾等技術有助於壓縮模型，而不會顯著影響其準確性。
遷移學習： 利用預先訓練的模型並針對特定任務對其進行微調可以顯著減少訓練時間和成本。 遷移學習使公司能夠建立在他人獲得的知識之上，而不是從頭開始。
硬體優化： 使用更高效的硬體（例如專用 AI 加速器）可以減少 AI 模型的能源消耗和訓練時間。 公司也在探索使用基於雲端的 AI 平台，這些平台可以按需存取各種硬體資源。
演算法效率： 開發更高效的訓練演算法可以減少收斂到所需效能水平所需的迭代次數。 諸如自適應學習率、梯度壓縮和分散式訓練等技術有助於加速訓練過程並降低成本。
高訓練成本的影響
訓練 AI 模型的高成本對該產業的未來產生了幾個重要的影響。 這些包括：
進入障礙： 訓練 AI 模型的高成本可能會為較小的公司和研究機構造成進入障礙，從而限制創新和競爭。 只有擁有大量財務資源的組織才能負擔得起開發和訓練最先進的 AI 系統。
權力集中： 訓練 AI 模型的高成本可能會導致權力集中在少數幾家大型公司手中，這些公司可以負擔得起大量投資於 AI 研究與開發。 這可能會為這些公司創造競爭優勢，並進一步擴大貧富差距。
關注效率： 訓練 AI 模型的高成本正在推動人們更加關注效率和優化。 公司正在積極尋找在不犧牲效能的情況下降低訓練成本的方法，從而導致在資料優化、模型壓縮和硬體加速等領域的創新。
AI 普及化： 儘管訓練 AI 模型的成本很高，但越來越多的趨勢是普及 AI 技術。 諸如 Meta 的 Llama 系列語言模型等開放原始碼計劃，正在使更廣泛的研究人員和開發人員可以更輕鬆地訪問 AI。 基於雲端的 AI 平台也提供對經濟實惠的計算資源和預先訓練的模型的訪問。
AI 訓練成本的未來
AI 訓練成本的未來尚不確定，但有幾個趨勢可能會在未來幾年內影響格局。 這些包括：
硬體的不斷進步： 硬體技術的進步，例如開發更強大和更高效的 AI 加速器，可能會降低訓練 AI 模型的成本。
演算法創新： 訓練演算法的創新，例如開發更高效的優化技術，可能會進一步降低訓練成本。
資料可用性增加： 在網際網路的發展以及感測器和設備的普及的推動下，資料可用性的增加可能會降低獲取和準備訓練資料的成本。
基於雲端的 AI 平台： 基於雲端的 AI 平台的持續發展可能會提供對經濟實惠的計算資源和預先訓練的模型的訪問，從而進一步普及 AI 技術。
AI 的新範例： AI 的新範例的出現，例如非監督式學習和強化學習，可能會減少對大型標記資料集的依賴，從而可能降低訓練成本。
總之，訓練 AI 模型的高昂成本對該產業來說是一項重大挑戰，但也是創新的催化劑。 隨著公司和研究人員繼續探索降低訓練成本的新策略，我們可以預期在硬體、演算法和資料管理方面會取得進一步的進展，最終將實現更易於訪問和負擔得起的 AI 技術。 成本壓力與技術進步之間的相互作用將影響 AI 的未來，並決定其對社會的影響。 對效率和優化的持續追求不僅會降低費用，還將釋放 AI 應用在各個領域的新可能性，從而培養更公平和更具創新性的 AI 生態系統。