Os Custos Crescentes do Treinamento de Modelos de IA

Nos últimos anos, os custos para treinar modelos avançados de IA aumentaram bastante. Apesar disso, não tem muita informação pública sobre quão altos esses custos chegaram ou quão rápido estão subindo. Este artigo quer preencher essa lacuna analisando os custos de treinamento por diferentes ângulos, incluindo hardware, energia, uso de nuvem e salários da equipe.

#Importância dos Custos de Treinamento

Treinar modelos avançados de IA exige uma quantidade enorme de poder computacional, o que implica um investimento financeiro considerável. Os custos para desenvolver esses modelos geralmente incluem três áreas principais: a compra de hardware, a energia usada durante o treinamento e os salários da equipe envolvida no processo. À medida que a IA continua a se desenvolver, espera-se que esses custos aumentem, tornando mais difícil para organizações menores acompanharem.

#Principais Descobertas

Análises recentes mostram que o custo para treinar os modelos de IA mais exigentes subiu drasticamente desde 2016, aumentando a um ritmo de mais de duas vezes por ano. Por exemplo, modelos conhecidos como GPT-4 e Gemini têm componentes caros, principalmente por causa dos custos dos chips de IA e dos salários das equipes que os desenvolvem. Cada uma dessas despesas pode facilmente chegar a dezenas de milhões de dólares.

Em alguns casos, as despesas podem ser assim:

• Chips Aceleradores de IA: Uma parte significativa dos custos vem de chips especializados, feitos especificamente para tarefas de IA.
• Salários da Equipe: Os custos da equipe, incluindo salários e qualquer participação acionária oferecida, também podem abocanhar uma boa parte do orçamento.
• Componentes de Servidor: Uma parte menor das despesas está associada a várias peças de servidor e custos de energia.

A tendência alarmante mostra que, se a taxa atual de crescimento dos custos continuar, alguns dos maiores projetos de treinamento podem ultrapassar um bilhão de dólares até 2027. Isso indica que apenas grandes empresas bem financiadas poderão sustentar esses desenvolvimentos avançados de IA.

#Dados Públicos sobre Custos de Treinamento

Até recentemente, estimativas específicas de custos de treinamento eram raras. No entanto, uma colaboração com outro grupo de pesquisa trouxe à tona informações extensas das quais foram derivadas as estimativas de custo, focando principalmente nos preços associados a aluguéis de nuvem. Esses novos dados permitem uma análise mais profunda dos custos, fornecendo insights essenciais sobre como essas despesas dispararam ao longo do tempo.

Com a ajuda de entrevistas com especialistas da indústria e um banco de dados detalhado de modelos de aprendizado de máquina, os pesquisadores conseguiram dividir os custos em três abordagens principais:

1. Custos de Hardware Amortizados: Essa estimativa calcula quanto dos custos totais de hardware são diluídos ao longo da vida útil do equipamento.

2. Preços de Aluguel de Nuvem: Essa abordagem examina os preços históricos de aluguel de recursos de computação em nuvem e encontra um custo médio com base nesses preços.

3. Custo Total de Desenvolvimento: Isso envolve não apenas o treinamento, mas todo o trabalho de pesquisa e desenvolvimento necessário para criar um modelo.

#Uma Olhada mais de Perto nos Custos

#Custos de Hardware Amortizados

A primeira abordagem foca em calcular os custos gerais de hardware ao longo de quanto tempo ele pode ser usado. Esse método estima custos olhando para chips de IA especializados, hardware de servidor, equipamentos de rede e uso de energia. Descobriu-se que os maiores investimentos geralmente envolvem chips projetados para cálculos de IA, com a manutenção e atualizações contínuas também contribuindo para a conta total.

Por exemplo, estimativas de custos recentes revelaram que o modelo GPT-4 da OpenAI estava entre os mais caros, custando cerca de 40 milhões de dólares. Outro modelo do Google, o Gemini Ultra, também acumulou despesas elevadas, em torno de 30 milhões de dólares. É importante notar que, à medida que os modelos de IA se tornam mais complexos, os custos associados ao seu treinamento também aumentam significativamente.

#Preços de Aluguel de Nuvem

O segundo método utiliza preços de aluguel de nuvem para medir os custos de treinamento. Em vez de detalhar despesas de hardware individuais, essa abordagem utiliza preços históricos de aluguel de nuvem para estimar quanto pode custar treinar certos modelos. Curiosamente, esse método muitas vezes mostra custos médios mais altos em comparação com métodos tradicionais de estimativa de hardware, já que as organizações que desenvolvem modelos de IA frequentemente garantem contratos de aluguel que não estão disponíveis publicamente.

Embora usar preços de nuvem possa ser mais simples, isso também pode levar a estimativas inflacionadas, especialmente em casos onde as organizações possuem seu próprio hardware. No entanto, pesar ambas as abordagens pode ajudar a validar tendências gerais de crescimento de custos, iluminando a incerteza das despesas individuais.

#Custos Totais de Desenvolvimento do Modelo

O terceiro método combina os custos estimados de treinamento com todo o trabalho de pesquisa e desenvolvimento envolvido na criação de um modelo. Ao incorporar tanto os custos esperados de treinamento quanto o trabalho preliminar, essa abordagem oferece uma visão mais ampla do que é necessário financeiramente para desenvolver um modelo de IA proeminente.

Para alguns dos modelos mais notáveis, essa divisão estimada revela que os salários e compensações para a equipe de pesquisa e desenvolvimento frequentemente compõem uma parte substancial do custo total-variando de 29% a 49% das despesas totais. Os custos de hardware de computação ocupam outra grande parte, enquanto os custos de energia ficam na parte mais baixa do espectro.

#A Divisão dos Custos

Quando se aprofunda nas despesas individuais associadas ao treinamento de modelos de IA, há alguns componentes notáveis que aparecem consistentemente como grandes contribuintes:

1. Chips Aceleradores de IA: Esses chips especializados feitos para tarefas específicas de IA geralmente respondem por uma parte significativa das despesas totais.

2. Hardware de Servidor: Os custos gerais de servidor, incluindo CPUs e memória, vêm a seguir e constituem uma fração considerável do orçamento.

3. Uso de Energia: Embora os custos de consumo de energia sejam relativamente baixos em comparação com os custos de hardware, eles ainda são um fator crucial e provavelmente crescerão com a demanda crescente por poder computacional.

#Perspectivas Futuras sobre Custos

Com base nas tendências atuais, os custos de treinamento associados a projetos de IA de alto nível não devem desacelerar. À medida que os requisitos de computação aumentam, garantir poder e recursos suficientes para rodar modelos avançados se tornou um grande desafio. Essa barreira financeira crescente pode limitar o acesso ao desenvolvimento avançado de IA apenas às maiores corporações ou instituições governamentais.

Os custos acumulados para saúde, educação, meio ambiente e indústria podem levar a avanços significativos nessas áreas, mas apenas para as organizações que podem pagar. O cenário financeiro atual sugere que empresas menores podem ter dificuldade em acompanhar, levantando preocupações sobre inovação e acessibilidade no campo da IA.

#Implicações para a Indústria

À medida que as despesas de treinamento continuam a subir, as consequências para o desenvolvimento da IA podem ser significativas. Com apenas alguns players chave operando com o financiamento necessário para acompanhar, há uma preocupação sobre a diversidade de pensamento e inovação disponível nesse campo em rápida evolução.

Além disso, o fato de que esse nível de investimento poderia levar a grandes saltos nas capacidades da IA apenas aprofunda a divisão entre os grandes players e as entidades menores. Isso levanta questões importantes sobre governança, ética da tecnologia de IA e como os benefícios dos avanços serão distribuídos pela sociedade.

#Conclusão

Pra concluir, o aumento dramático nos custos de treinamento para modelos avançados de IA traz tanto desafios quanto oportunidades. À medida que testemunhamos a rápida ascensão das despesas, a indústria precisa enfrentar questões relacionadas ao acesso, equidade e como melhor aproveitar a tecnologia de forma responsável. Inovações futuras podem exigir colaboração entre grandes organizações, pequenas empresas e supervisão de formuladores de políticas para garantir o crescimento responsável do desenvolvimento da IA.

A trajetória da IA não mostra sinais de desaceleração, e à medida que os custos aumentam, as decisões tomadas hoje podem moldar o cenário da tecnologia nos próximos anos. O futuro do desenvolvimento de IA pode depender muito de quão bem conseguimos gerenciar recursos, promover colaboração e garantir que a inovação seja inclusiva em vez de exclusiva.