简述

根据 OpenAI 最近的一份报告，到 2030 年，训练大型 AI 模型的成本将从 1 亿美元上升到 5 亿美元。
对更多数据的需求是推高机器学习模型训练成本的主要因素之一。
人工智能投资在很大程度上受到训练机器学习模型成本的影响。

OpenAI 最近的一份报告发现，到 2030 年，训练大型 AI 模型的成本预计将从 1 亿美元上升到 5 亿美元。这是一个惊人的增长，这意味着只有最富有的公司和个人才能负担得起开发和使用人工智能技术的费用。

该报告发现，训练单个大型人工智能模型的成本可能在300万美元到1200万美元之间。在大型数据集上训练模型的成本可能更高，最高可达 3000 万美元。

OpenAI 估计，到 2030 年，在大型数据集上训练模型的成本将增加到 5 亿美元。这是由于数据集的大小不断增加，以及需要更多的计算能力来训练更大的模型。

目前，大多数人工智能研究都是由谷歌、Facebook 和微软等大型科技公司和组织进行的。然而，随着人工智能模型训练成本的不断上升，未来可能只有最富有的公司和个人才有能力开发和使用人工智能技术。

这可能会对人工智能的未来发展产生一些影响。首先，这可能导致人工智能的发展集中在少数大公司手中。其次，这可能会在有能力使用人工智能技术的人和没有能力使用人工智能技术的人之间造成鸿沟。

人工智能开发成本的上升也可能对整个社会产生负面影响。例如，它可能导致人工智能技术的发展只惠及富人，并可能加剧不平等。这会给社会带来风险。

值得注意的是，人工智能的开发成本并不是决定谁有能力使用人工智能技术的唯一因素。

五年后，人工智能将掌握在谁的手中？

训练机器学习模型的成本一直在稳步上升。这份题为“训练机器学习系统的美元成本趋势”的报告由人工智能研究实验室 OpenAI 的研究人员发表。它分析了过去五年来训练各种机器学习模型的成本，发现成本一直在呈指数级增长。

据 OpenAI 称，到 2030 年，在大型数据集上训练模型的成本将升至 5 亿美元。

提高机器学习模型训练成本的主要因素之一是需要更多数据。随着模型变得越来越复杂，它们需要更多数据才能准确学习。随着公司竞相收集和标记越来越大的数据集，这导致了一场“数据竞赛”。

推动机器学习模型训练成本的另一个主要因素是需要更多的计算能力。训练模型需要大量的处理能力，并且所需的能力呈指数级增长。

该报告预测，到2030年，训练单个机器学习模型的成本将达到5亿美元。这比目前的1亿美元费用大幅增加。然而，该报告还指出，GPU的进步可能会在一定程度上降低成本，到2030年初将成本降至2亿美元。

这一趋势对人工智能行业具有重大影响。对人工智能的投资很大程度上取决于训练机器学习模型的成本。如果培训成本继续以目前的速度上升，公司将越来越难以证明投资人工智能的合理性。

人工智能投资依赖于这个价格，这取决于人工智能开发和训练的费用与人工智能系统收入的比率。那么，谁能负担得起上述培训费用呢？然后，人工智能增长的载体在其方向上变得明显。