OpenAI執行長Sam Altman日前接受YT頻道專訪時,針對AI趨勢再度預言,AI模型變得更強大的同時,會更加經濟實惠、變得更便宜,同時,近兩年內AI發展迅速,不少科技粉也認為「AI摩爾定律(AI Moore’s Law)」確實存在,本文將帶您深入了解Sam Altman說了什麼,以及影響AI模型成本和價格的關鍵因素!
Sam Altman最新預言內容是什麼?
Sam Altman於上(4)月初接受YT頻道《20VC with Harry Stebbings》專訪時表示,因研發技術進步和模型優化兩項關鍵,AI的成本與價格未來有天將變得非常便宜,而相對AI價值會因技術改善持續上升。
他也深入說道,若AI成本大幅減少、變得更便宜,將讓更多的用戶,不論是個人還是企業,都能更加普及地使用AI功能,並應用到各種不同的場景和職場裡。
但他強調,如果全球未來沒有足夠的運算能力,像是GPU、CPU或數據中心基礎設施不足的話,相對就可能導致供需不平衡,進而讓成本飆升,因此他認為,有足夠的運算資源對AI發展是一大關鍵。
Sam Altman會這麼說,是因為GPT成本早已大幅減少
OpenAI先前曾指出,以GPT3.5-turbo模型的成本來說,每1000個詞元(token)的成本僅有0.002美元(約台幣0.065元),相較前一版本GPT3.5再降低了近90%。
GPT模型將帶頭引發價格戰?
上海技術交易所顧問John Zhang撰文指出,GPT模型成本得以大幅減少,和模型架構、高效率運算、GPU優化有極大關聯。
而因當前AI模型市場競爭已變得激烈,各家科技巨頭也紛紛推出產品,像是Google的LaMDA和PaLM,或是Meta的OPT,市場競爭激化的前提下,價格競爭也會隨之展開,John Zhang認為,如此便可能讓AI模型價格持續下滑。
![(圖/翻攝自X/Greg Brockman) (圖/翻攝自X/Greg Brockman)](https://image.cache.storm.mg/styles/smg-800xauto-er/s3/media/image/2024/05/03/20240503-121317_U29119_M950993_0c47.jpg?AFKKv9l55B2jMIUOEBhZ8pMMae0kZkRy&itok=_VScgSCW)
成本、價格降低原因為何?
John Zhang總結指出,AI模型成本與價格將變得更低,和以下5個因素有關。
1. AI運算系統效能不斷提升,有利運算推理、數據分析處理。
2. GPU、TPU處理器可以加速AI模型訓練和推理過程。
3. 數據處理和緩存技術可以降低成本,且數據集也將變得更大、品質更好。
4. 預訓練模型(像是BERT)得以再協助訓練其他模型,有利減少時間和資源成本。
5. 採用運算分散模式,將整體訓練拆分為多項任務、在多台設備進行,也能大幅減少成本消耗。
話說回來,AI摩爾定律(AI Moore’s Law)是什麼?
原先的「摩爾定律」是由Intel創辦人Gordon Moore所提出,意旨積體電路上可容納的電晶體數目,約每隔2年便會增加一倍。
對此,John Zhang認為「AI摩爾定律」也是存在的,因為自2022年、AI發展趨勢崛起後,全球AI能力也在差不多的期間內翻倍成長。