ხელოვნური ინტელექტის (AI) თანამედროვე მოდელების გაწვრთნა დიდ ხარჯებთან არის დაკავშირებული. მიუხედავად იმისა, რომ ამ ხარჯების შესახებ ზუსტი ინფორმაცია ხშირად მიუწვდომელია, ცნობილია, რომ Google-მა თავისი მოდელის, Gemini 1.0 Ultra-ს დატრენინგებისთვის 192 მილიონი დოლარი დახარჯა — ეს წამყვან AI-მოდელებს შორის ყველაზე მაღალი მაჩვენებელია.
AI-მოდელების დატრენინგების ღირებულება ძირითადად ღრუბლოვანი გამოთვლითი სერვისებისა და რესურსების ქირაობის ფასით განისაზღვრება. კომპანიები ხელოვნური ინტელექტის გასაწვრთნელად ათასობით სუპერკომპიუტერს ქირაობენ, რომლებიც კვირების განმავლობაში უწყვეტად მუშაობს. სწორედ ეს არის მათი ათობით და ზოგჯერ ასობით მილიონის ოდენობის ხარჯის მთავარი მიზეზი.
ამის საპირისპიროდ უნდა ითქვას, რომ ჩინური DeepSeek-ის მოდელის, DeepSeek-V3-ის დატრენინგება, როგორც ამბობენ, 6 მილიონი აშშ დოლარი დაჯდა, თუმცა ეს ღირებულება ბევრისთვის სადავო რჩება. ამასთან, ისიც უნდა აღინიშნოს, რომ სტენფორდისა და ვაშინგტონის უნივერსიტეტების s1 მოდელის გაწვრთნა მხოლოდ 6 დოლარი დაჯდა.
Visual Capitalist-მა, 2025 წლის AI Index Report-ის მონაცემებზე დაყრდნობით, შემოგვთავაზა წამყვანი AI-მოდელების წვრთნის სავარაუდო ხარჯები – OpenAI-ის GPT-4-დან xAI-ის Grok-2-მდე:
როგორც ხედავთ, GPT-4-ის დატრენინგება OpenAI-ს $79 მილიონი დაუჯდა. ეს მოდელი ნეირონული ქსელის პრინციპით მუშაობს, რომელიც ტექსტში სიტყვების სწორი თანმიმდევრობის გამოცნობას სწავლობს.
რაც შეეხება ყველაზე ძვირად ღირებულ მოდელს — Google-ის Gemini 1.0 Ultra-ს, მისი წვრთნის ღირებულებამ $192 მილიონს მიაღწია. ამ თანხის 49% კვლევისა და განვითარების მიმართულებით მომუშავე პერსონალის ხელფასებზე (სააქციო კაპიტალის ჩათვლით) მოდიოდა, 23% — AI-ის ამაჩქარებელ ჩიპებზე, ხოლო 15% სხვა სერვერულ კომპონენტებზე.
ინდუსტრიის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი მოთამაშე მსოფლიოს უმდიდრესი ადამიანის, ილონ მაკის xAI-ის Grok-2-ია, რომლის დატრენინგება $107 მილიონი დაჯდა. ის მიმდინარე მოვლენებთან დაკავშირებულ კითხვებს რეალურ დროში პასუხობს, უშუალოდ X-ის პლატფორმიდან მიღებული ინფორმაციის მეშვეობით. დღეს ეს მოდელი უკვე X-ის Grok AI-ჩატბოტშია ინტეგრირებული.
მიუხედავად იმისა, რომ მსგავსი ტექნოლოგიების შექმნა მილიონობით დოლარს მოითხოვს, ეს ინვესტიციები AI-ის შესაძლებლობების ზრდისა და გაუმჯობესებისთვის უმნიშვნელოვანესია. თუმცა ინდუსტრიისთვის მთავარ გამოწვევად სწორედ ამ ხარჯების ეფექტიანად მართვა რჩება.
წყარო: forbs.ge
