Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, ha recentemente rivelato che i costi per addestrare modelli avanzati di intelligenza artificiale (AI) stanno aumentando in modo esponenziale. Ha dichiarato che il costo di un modello AI recentemente lanciato è stato di circa 100 milioni di dollari, mentre per un modello attualmente in sviluppo il costo di formazione è salito a 1 miliardo di dollari, dieci volte di più. Amodei ha previsto che se questa tendenza continua, i costi potrebbero raggiungere fino a 100 miliardi di dollari entro il 2026 o il 2027.
Durante un podcast su Tom’s Hardware, Amodei ha spiegato: “Il costo di formazione per l’intelligenza artificiale recentemente lanciata è stato di circa 100 milioni di dollari” e “il modello attualmente in sviluppo costa 1 miliardo di dollari, ovvero 10 volte tanto”.
Ha inoltre aggiunto: “Se i costi aumenteranno di dieci volte per il prossimo modello, ci aspettiamo che raggiungeranno i 100 miliardi di dollari entro il 2026 o il 2027”.
Amodei ha evidenziato che, con il miglioramento degli algoritmi e delle performance dei chip AI come le GPU, esiste la possibilità che i modelli futuri superino l’intelligenza umana in diversi aspetti. Tuttavia, ha precisato che l’intelligenza artificiale generale (AGI) non si realizzerà improvvisamente, ma sarà un processo graduale nel tempo.
Questo aumento dei costi nell’addestramento dei modelli AI è una tendenza ben nota, sebbene sia raro che aziende come Anthropic rivelino cifre specifiche come queste. Tuttavia, è stato confermato anche da altre fonti, come Trend Force, che prevedeva l’utilizzo di oltre 30.000 GPU per lo sviluppo di GPT-4, e dal CEO di OpenAI, Sam Altman, che ha dichiarato di aver speso 100 milioni di dollari per l’addestramento di GPT-4.
Il CEO di xAI, Elon Musk, ha ulteriormente accresciuto l’attenzione sull’argomento annunciando la costruzione di 100.000 cluster di GPU entro l’anno successivo, prevedendo che i costi di formazione per il prossimo modello come “Grock 3” potrebbero raggiungere i 10 miliardi di dollari.
Questi sviluppi indicano un’accelerazione significativa degli investimenti nel settore dell’intelligenza artificiale, con previsioni di investimenti fino a 100 miliardi di dollari da parte di Microsoft e OpenAI entro il 2030, sebbene Amodei anticipi che questo possa avvenire più rapidamente.
Tom’s Hardware ha sottolineato che non solo le GPU ma anche altri componenti come l’alimentazione dovranno evolversi per supportare questo aumento dei costi, ma che l’innovazione continua delle GPU potrebbe contribuire a mantenere un equilibrio in questo scenario.
Quello che sembrava un investimento irrealisticamente grande solo pochi mesi fa, come i 100 miliardi di dollari menzionati da MS-Open AI, ora sembra essere diventato una realtà imminente grazie all’accelerazione degli sviluppi nel settore.