¿Cuánto se invierte en inteligencia artificial? | Por @OpenEXO
La IA se está volviendo cada vez más importante en nuestra vida cotidiana, y empresas como Google, Facebook, Amazon, Microsoft, IBM, Intel, Alibaba y SAP están invirtiendo mucho en ella. Entrenar grandes modelos de IA puede ser muy costoso. Se espera que el costo, el poder de cómputo y los recursos aumenten.
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema candente en los últimos años, con empresas de todo el mundo invirtiendo fuertemente en la tecnología. Según datos recientes, las 10 principales empresas que invierten en IA son Google, Facebook, Amazon, Microsoft, IBM, Baidu, Intel, Alibaba, Tencent y SAP.
Google lidera el grupo con la friolera de $ 30,7 mil millones invertidos en IA [1] . El gigante tecnológico ha estado utilizando IA para mejorar su motor de búsqueda y otros productos, como Google Assistant. Facebook, con una inversión de 22 100 millones de dólares, ha estado utilizando IA para mejorar la experiencia del usuario en su plataforma [2] . Amazon, con una inversión de $ 10 mil millones, ha estado utilizando IA para mejorar sus servicios de entrega y su asistente de voz, Alexa [3] .
Microsoft, con una inversión de $10 mil millones, ha estado utilizando la IA para mejorar sus productos y servicios en áreas como el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural [4] . IBM, con una inversión de $ 200 mil millones, ha estado utilizando IA para mejorar sus servicios de análisis de datos y desarrollar su asistente de IA, Watson [5] . Baidu, con una inversión de 200 millones de dólares, ha estado utilizando IA para mejorar su motor de búsqueda y sus servicios de mapas [6] .
Intel, con una inversión de $2 mil millones, ha estado desarrollando tecnologías de IA para mejorar la eficiencia energética y la seguridad en dispositivos electrónicos [7] . Alibaba, con una inversión de $ 17 mil millones, ha estado utilizando IA para mejorar su plataforma de comercio electrónico y desarrollar su asistente de IA, AliMe [8] . Tencent, con una inversión de $70 mil millones, ha estado utilizando IA para mejorar sus servicios de mensajería y juegos en línea [9] . Por último, SAP, con una inversión de $ 2 mil millones, ha estado utilizando IA para mejorar sus servicios de análisis de datos y desarrollar su asistente de IA, Leonardo. [10]
¿Cuánto cuesta entrenar un modelo de IA? ¡Chatear GPT es caro!
El costo de entrenar un modelo de IA puede variar significativamente según varios factores, como el tamaño del conjunto de datos, la complejidad del modelo, la cantidad de potencia informática requerida y el tiempo necesario para el proceso de entrenamiento.
De hecho, entrenar modelos de lenguaje grandes como GPT-3 puede ser muy costoso debido a las enormes cantidades de datos y potencia informática requerida. OpenAI, la organización detrás de GPT-3, ha invertido importantes recursos en la capacitación del modelo, que supuestamente costó millones de dólares.
Sin embargo, el costo de entrenar modelos de IA no se limita a modelos de lenguaje a gran escala como GPT-3. Los modelos más pequeños con menos datos y menos parámetros se pueden entrenar a un costo menor utilizando menos poder de cómputo.
Por ejemplo, Nvidia, un fabricante líder de GPU utilizadas en la industria de IA, produce un chip de caballo de batalla para el centro de datos primario que cuesta $ 10,000 [11] . Este chip se usa comúnmente para entrenar modelos de IA, incluidos modelos de lenguaje a gran escala.
Además, analistas y tecnólogos estiman que el proceso crítico de entrenar un modelo de lenguaje grande como GPT-3 podría costar más de $4 millones [11] . Esta cifra destaca la importante inversión requerida para desarrollar y entrenar modelos lingüísticos a gran escala y subraya la necesidad de amplios recursos y experiencia en el campo.
A pesar de estos altos costos, ahora existen servicios basados en la nube y modelos preentrenados que ofrecen puntos de entrada más asequibles al desarrollo de IA, lo que puede ayudar a reducir los costos para las empresas y organizaciones que buscan aprovechar la tecnología de IA. Además, ahora existen servicios basados en la nube que brindan modelos de IA preentrenados, a los que se puede acceder a través de API, y permiten una entrada a la IA de menor costo sin necesidad de una capacitación extensa.
En general, el costo de entrenar un modelo de IA puede variar ampliamente según la complejidad del modelo y los recursos necesarios. Sin embargo, hay opciones disponibles para ayudar a reducir costos, como modelos previamente entrenados y servicios basados en la nube.
Informes recientes indican que se espera que el costo de entrenar modelos de IA continúe aumentando en los próximos años. OpenAI ha proyectado que el costo de entrenar grandes modelos de IA aumentará de $ 100 millones a $ 500 millones para 2030, y el costo de entrenar un solo modelo oscilará entre $ 3 millones y $ 12 millones. El costo de entrenar un modelo en un gran conjunto de datos puede ser aún mayor, alcanzando los $30 millones [12] . Si bien los avances en las GPU podrían ayudar a reducir los costos hasta cierto punto, la tendencia general apunta a un aumento en los costos para entrenar modelos de IA. Vale la pena señalar que, si bien estas cifras pueden parecer asombrosas, reflejan la inmensa potencia informática y los recursos necesarios para entrenar modelos sofisticados de IA.
Conclusión
Estas empresas son solo algunos ejemplos de las muchas que están invirtiendo en IA. Está claro que esta tecnología se está volviendo cada vez más importante en nuestra vida cotidiana y podemos esperar ver aún más avances en el futuro. Las 10 principales empresas que invierten en IA son Google, Facebook, Amazon, Microsoft, IBM, Baidu, Intel, Alibaba, Tencent y SAP.
Entrenar grandes modelos de IA puede ser muy costoso, con estimaciones que sugieren que el costo de entrenar un modelo de lenguaje grande como GPT-3 podría ser de más de $4 millones. Sin embargo, ahora hay servicios basados en la nube y modelos preentrenados disponibles para ayudar a reducir los costos para las empresas y organizaciones que buscan aprovechar la tecnología de IA. A pesar de los avances en las GPU, informes recientes indican que se espera que el costo de entrenar modelos de IA siga aumentando en los próximos años, lo que refleja la inmensa potencia informática y los recursos necesarios para entrenar modelos de IA sofisticados.
Es un momento emocionante para estar en el negocio del modelado con IA, y habrá más modelos como ABM o Urban Scale que mejorarán el futuro de la vida.
Fuente: OpenEXO
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Mientras miramos hacia el futuro de la ciencia y la tecnología, debemos permanecer abiertos a las oportunidades ilimitadas que se avecinan. Con los recientes avances en inteligencia artificial, es fascinante contemplar el impacto potencial de esta tecnología en nuestro mundo.
[1] https://seekingalpha.com/article/4562746-alphabet-goog-ai-could-challenge-search-dominance
[2] https://www.fool.com/investing/2022/10/27/meta-is-betting-billions-that-ai-will-fix-its-ads/
[3] https://appleinsider.com/articles/22/11/22/amazon-alexa-bled-10-billion-in-cash-in-2022
[5] https://www.ccn.com/ibm-invests-200-million-in-iot-blockchain-development/
[7] https://emerj.com/ai-sector-overviews/artificial-intelligence-at-intel/
[8] https://emerj.com/ai-sector-overviews/artificial-intelligence-at-alibaba/
[10] https://www.gambito.de/en/wiki/sap-leonardo/
[11] https://www.cnbc.com/2023/03/13/chatgpt-and-generative-ai-are-booming-pero-a-un-precio-muy-caro.html
*** Artículo original en: ****
https://medium.com/hadox-human-networks/how-much-is-invested-in-artificial-intelligence-7623213be131
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