Meta训AI，成本已超阿波罗登月！谷歌豪言投资超千亿美元，赛过OpenAI星际之门

美股研究社05-06

毕竟，AGI的前景实在是太诱人了。来源 | 新智元就在刚刚，Meta AI主管Yann LeCun证实：为了买英伟达GPU，Meta已经花了300亿美元，这个成本，已经超过了阿波罗登月计划！300亿美元虽然惊人，但比起微软和OpenAI计划打造的1000亿美元星际之门，这还是小case了。谷歌DeepMind CEO Hassabis甚至放话称：谷歌要砸进的数，比这个还多。这才哪到哪呢。LeCun...

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Mollick表示，虽然远不及阿波罗计划，但以今天的美元计算，Meta在GPU上的花费几乎与曼哈顿计划一样多。不过至少，网友们表示，很高兴对巨头的AI基础设施有了一瞥：电能、土地、可容纳100万个GPU的机架。开源Llama 3大获成功此外，在Llama 3上，Meta也斩获了亮眼的成绩。在Llama 3的开发上，Meta团队主要有四个层面的考量：模型架构架构方面，团队采用的是稠密自回归Transformer，并在模型中加入了分组查询注意力（GQA）机制，以及一个新的分词器。训练数据和计算资源由于训练过程使用了超过15万亿的token，因此团队自己搭建了两个计算集群，分别具有24000块H100 GPU。指令微调实际上，模型的效果主要取决于后训练阶段，而这也是最耗费时间精力的地方。为此，团队扩大了人工标注SFT数据的规模（1000万），并且采用了诸如拒绝采样、PPO、DPO等技术，来尝试在可用性、人类特征以及预训练中的大规模数据之间找到平衡。如今，从最新出炉的代码评测来看，Meta团队的这一系列探索可以说是大获成功。Symflower首席技术官兼创始人Markus Zimmermann在对GPT-3.5/4、Llama 3、Gemini 1.5 Pro、Command R+等130多款LLM进行了全面评测之后表示：“大语言模型的王座属于Llama 3 70B！”- 在覆盖率上达到100%，在代码质量上达到70%- 性价比最高的推理能力- 模型权重开放不过值得注意的是，GPT-4 Turbo在性能方面是无可争议的赢家——拿下150分满分。可以看到，GPT-4（150分，40美元/百万token）和Claude 3 Opus（142分，90美元/百万token）性能确实很好，但在价格上则要比Llama、Wizard和Haiku高了25到55倍。具体来说，在Java中，Llama 3 70B成功识别出了一个不容易发现的构造函数测试用例，这一发现既出人意料又有效。此外，它还能70%的时间编写出高质量的测试代码。GPT-4 Turbo在生成测试代码时倾向于加入一些明显的注释，但这在高质量的代码编写中通常是需要避免的。测试代码的质量大大受到微调的影响：在性能测试中，WizardLM-2 8x22B比Mixtral 8x22B-Instruct高出30%。在生成可编译代码的能力方面，较小参数的模型如Gemma 7B、Llama 3 8B和WizardLM 2 7B表现不佳，但Mistral 7B却做得很好。团队在评估了138款LLM之后发现，其中有大约80个模型连生成简单测试用例的能力都不可靠。如果得分低于85分，就意味着模型的表现不尽如人意。不过，上图并未完全反映评测中的全部发现和见解，团队预计将在下个版本中进行补充详细评测可进入下面这篇文章查看：评测地址：https://symflower.com/en/company/blog/2024/dev-quality-eval-v0.4.0-is-llama-3-better-than-gpt-4-for-generating-tests/想要赢得人工智能战争，代价昂贵到惨烈如今，各大科技公司都在付出昂贵的代价，争取打赢这场AI战争。让AI变得更智能，科技巨头们需要花费多少资金？谷歌DeepMind老板Demis Hassabis在半个月前的TED大会上做出了预测：在开发AI方面，谷歌预计投入1000多亿美元。作为谷歌人工智能计划最中心、最灵魂的人物，DeepMind实验室的领导者，Hassabis的这番言论，也表达了对OpenAI的毫不示弱。根据The Information报道，微软和OpenAI计划花1000亿美元打造“星际之门”，这台超算预计包含数百万个专用服务器芯片，为GPT-5、GPT-6等更高级的模型提供动力。当Hassabis被问及竞争对手花在超算上的巨额成本时，他轻描淡写地指出：谷歌的花费可能会超出这个数字。我们现在不谈具体的数字，不过我认为，随着时间的推移，我们的投资会超过这个数。如今，生成式AI的热潮已经引发了巨大的投资热。根据Crunchbase的数据，仅AI初创企业，去年就筹集了近500亿美元的资金。而Hassabis的发言表明，AI领域的竞争丝毫没有放缓的意思，还将更加白热化。谷歌、微软、OpenAI，都在为“第一个到达AGI”这一壮举，展开激烈角逐。1000亿美元的疯狂数字在AI技术上要花掉超千亿美元，这1000亿都花会花在哪里呢？首先，开发成本的大头，就是芯片。目前这一块，英伟达还是说一不二的老大。谷歌Gemini和OpenAI的GPT-4 Turbo，很大程度上还是依赖英伟达GPU等第三方芯片。模型的训练成本，也越来越昂贵。斯坦福此前发布的年度AI指数报告就指出：“SOTA模型的训练成本，已经达到前所未有的水平。”报告数据显示，GPT-4使用了“价值约7800万美元的计算量来进行训练”，而2020年训练GPT-3使用的计算量，仅为430万美元。与此同时，谷歌Gemini Ultra的训练成本为1.91亿美元。而AI模型背后的原始技术，在2017年的训练成本仅为900美元。报告还指出：AI模型的训练成本与其计算要求之间存在直接关联。如果目标是AGI的话，成本很可能会直线上升。1.9亿美元：从谷歌到OpenAI，训练AI模型的成本是多少说到这里，就让我们盘一盘，各大科技公司训练AI模型所需的成本，究竟是多少。最近的《人工智能指数报告》，就披露了训练迄今为止最复杂的AI模型所需要的惊人费用。让我们深入研究这些成本的细分，探讨它们的含义。Transformer（谷歌）：930美元Transformer模型是现代AI的开创性架构之一，这种相对适中的成本，凸显了早期AI训练方法的效率。它的成本，可以作为了解该领域在模型复杂性和相关费用方面进展的基准。BERT-Large（谷歌）：3,288美元与前身相比，BERT-Large模型的训练成本大幅增加。BERT以其对上下文表征的双向预训练而闻名，在自然语言理解方面取得了重大进展。然而，这一进展是以更高的财务成本为代价的。RoBERTa Large（Meta）：160美元RoBERTa Large是BERT的一个变体，针对稳健的预训练进行了优化，其训练成本的跃升，反映了随着模型变得越来越复杂，计算需求也在不断提高。这一急剧增长，凸显了与突破人工智能能力界限相关费用在不断上升。LaMDA (谷歌): $1.3M美元LaMDA旨在进行自然语言对话，代表了向更专业的AI应用程序的转变。训练LaMDA所需的大量投资，凸显了对为特定任务量身定制的AI模型需求的不断增长，后者就需要更广泛的微调和数据处理。GPT-3 175B（davinci）（OpenAI）：$4.3MGPT-3以其庞大的规模和令人印象深刻的语言生成能力而闻名，代表了AI发展的一个重要里程碑。训练GPT-3的成本，反映了训练如此规模的模型所需的巨大算力，突出了性能和可负担性之间的权衡。Megatron-Turing NLG 530B (微软/英伟达): $6.4M训练Megatron-TuringNLG的成本，说明了具有数千亿个参数的更大模型的趋势。这种模型突破了AI能力的界限，但带来了惊人的训练成本。它大大提高了门槛，让业领导者和小型参与者之间的差距越拉越大。PaLM（540B）（谷歌）：$12.4MPaLM具有大量的参数，代表了AI规模和复杂性的巅峰之作。训练PaLM的天文数字成本，显示出推动AI研发界限所需的巨大投资，也引发了人们的质疑：这类投资真的是可持续的吗？GPT-4 (OpenAI): $78.3MGPT-4的预计训练成本，也标志着人工智能经济学的范式转变——AI模型的训练费用达到了前所未有的水平。随着模型变得越来越大、越来越复杂，进入的经济壁垒也在不断升级。此时，后者就会限制创新，和人们对AI技术的可得性。Gemini Ultra（谷歌）：$191.4M训练Gemini Ultra的惊人成本，体现了超大规模AI模型带来的挑战。虽然这些模型表现出了突破性的能力，但它们的训练费用已经达到了天文数字。除了资金最充足的大公司之外，其余的企业和组织都被挡在了壁垒之外。芯片竞赛：微软、Meta、谷歌和英伟达争夺AI芯片霸主地位虽然英伟达凭借长远布局在芯片领域先下一城，但无论是AMD这个老对手，还是微软、谷歌、Meta等巨头，也都在奋勇直追，尝试采用自己的设计。5月1日，AMD的MI300人工智能芯片销售额达到10亿美元，成为其有史以来销售最快的产品。与此同时，AMD还在马不停蹄地加大目前供不应求的AI芯片的产量，并且预计在2025年推出新品。4月10日，Meta官宣下一代自研芯片，模型训练速度将获巨大提升。Meta训练和推理加速器（MTIA）专为与Meta的排序和推荐模型配合使用而设计，这些芯片可以帮助提高训练效率，并使实际的推理任务更加容易。同在4月10日，英特尔也透露了自家最新的AI芯片——Gaudi 3 AI的更多细节。英特尔表示，与H100 GPU相比，Gaudi 3可以在推理性能上获得50%提升的同时，在能效上提升40%，并且价格更便宜。3月19日，英伟达发布了“地表最强”AI芯片——Blackwell B200。英伟达表示，全新的B200 GPU可以凭借着2080亿个晶体管，提供高达20 petaflops的FP4算力。不仅如此，将两个这样的GPU与一个Grace CPU结合在一起的GB200，可以为LLM推理任务提供比之前强30倍的性能，同时也可大大提高效率。此外，老黄还曾暗示每个GPU的价格可能在3万到4万美元之间。2月23日，英伟达市值一举突破2万亿美元，成为了首家实现这一里程碑的芯片制造商。同时，这也让英伟达成为了美国第三家市值超过2万亿美元的公司，仅次于苹果（2.83万亿美元）和微软（3.06万亿美元）。2月22日，微软和英特尔达成了一项数十亿美元的定制芯片交易。据推测，英特尔将会为微软生产其自研的AI芯片。2月9日，《华尔街日报》称Sam Altman的AI芯片梦，可能需要高达7万亿美元的投资。“这样一笔投资金额将使目前全球半导体行业的规模相形见绌。去年全球芯片销售额为5270亿美元，预计到2030年将达到每年1万亿美元。”关注下面公众号和我一起探索港股市场的所有秘密","kind":null,"is_publish_news":null,"is_publish_highlight":null,"is_publish_live":null,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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