L'économie de l'IA atteint un point d'inflexion critique. Selon des recherches, les coûts de formation des modèles d'IA de pointe devraient dépasser 1 milliard de dollars d'ici 2027. Le PDG d'@AnthropicAI, Dario Amodei, a prédit qu'à partir de l'année prochaine, les coûts de formation des modèles d'IA vont atteindre plusieurs milliards de dollars par session. "En 2026, cela pourrait dépasser 10 milliards de dollars pour former un seul modèle. D'ici 2027, il anticipe que les entreprises de modèles auront des ambitions de construire des clusters de formation de 100 milliards de dollars."

La barrière matérielle est stupéfiante : il en a coûté environ 800 millions de dollars rien que pour acquérir le matériel utilisé pour entraîner GPT-4, contre 40 millions de dollars pour les coûts amortis. Avec des coûts de formation augmentant de ~2,4 × par an, une infrastructure de calcul inefficace devient une menace existentielle pour les entreprises d’IA qui ne peuvent pas optimiser leurs dépenses.

Décomposons les coûts réels : L’entraînement d’un LLM de 7B de paramètres sur 1 à 2 billions de jetons nécessite ~60 000 H100 GPU-heures. À notre tarif (1,49 $/h), cela représente un total de 89 400 $. La même charge de travail sur AWS à la demande ? La somme stupéfiante de 405 000 $. Les autres fournisseurs de cloud varient entre 179 400 $ et 209 400 $, tandis que les solutions sur site coûtent environ 300 000 $ lorsqu’elles sont entièrement amorties.

Notre plateforme offre un net avantage : 2,5 × moins cher qu’AWS à prix réduit et 3 à 4 × moins cher que les fournisseurs de cloud typiques. L’infrastructure sur site coûte 6 à 9 × de plus si l’on tient compte de toutes les dépenses. Pour les équipes qui souhaitent une mise à l’échelle transparente et économique des principales formations LLM, notre offre permet de réaliser des économies immédiates et d’être simple d’exploitation.

À mesure que les modèles continuent de se développer, l’efficacité de calcul n’est pas seulement un atout, c’est aussi votre avantage concurrentiel. La question n’est pas de savoir si vous pouvez vous permettre d’optimiser, mais si vous pouvez vous permettre de ne pas le faire. Commencez à maximiser votre budget IA dès aujourd’hui chez .

Références Époque AI. « Tendances du rapport prix-performance des GPU. » Époque AI, 2022, . Hobbhahn, Marius et Tamay Besiroglu. « Tendances du rapport prix-performance des GPU. » Époque AI, 2022, . Centres de données TRG. « Réaliser des économies : pourquoi les GPU NVIDIA H100 battent les coûts de location AWS ». Centres de données TRG, 2023, Cottier, Ben, et al. « L’augmentation des coûts de formation des modèles d’IA de pointe. » arXiv, 2024,

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