Tom′s Hardware 報導，AI 新創 Anthropic 執行長 Dario Amodei 表示，AI 大語言模型參數持續增長，三年後 AI 大語言模型訓練成本可能高達千億美元。

Amodei 表示，OpenAI ChatGPT-4 等 AI 大語言模型，約只需要 1 億美元訓練成本，但更大參數 AI 大語言模型，成本可能暴增至 10 億美元。三年後更大模型訓練成本甚至膨脹至百億或千億美元。

AI 大語言模型的 AI 晶片是最高成本，2023 年市場就傳聞 ChatGPT 需超過三萬顆輝達 GPU 算力，OpenAI 執行長 Sam Altman 也確認，ChatGPT-4 訓練成本為 1 億美元。

除了 OpenAI，Google、Meta、IBM、特斯拉等科技大廠都在開發 AI 大語言模型，造成高性能 AI 晶片需求龐大。TechInsights 資料顯示，2023 年全球資料中心 GPU 總出貨量達 385 萬顆，輝達就佔 376 萬顆。輝達 H100 AI 售價超過 2.5 萬美元，新 AI GPU B200 售價至少 30,000~40,000 美元，若是運算卡，價錢勢必更驚人。

如果照每年新 AI 大語言模型算力都提升十倍推測，硬體基礎設施性能也需增強十倍。雖然 AI 晶片量可能因新 AI 晶片性能提升，不會用到多十倍，但考慮到先進製程晶片成本越來越高，硬體設施成本更可能增加十倍。三年後更強大 AI 大模型訓練成本確實有可能達千億美元。

Amodei 相信演算法、晶片持續進步，2027 年 AI 模型表現相當高機率比大多數人類好，即通用人工智慧（AGI）。這可能需千億美元訓練成本，大規模資金投入卻只有少數企業負擔得起，且即使投入如此龐大資金，短期營收回報有可能很有限。

市場分析師解釋，AI 大語言模型龍頭 OpenAI 營收快速成長，2024 年營收有望從 2023 年底 16 億美元升至 34 億美元，遠遠超越其他營收無法達 1 億美元的廠商。但與需百億甚至千億美元投資硬體設施的 AI 大語言模型訓練成本相比，AI 營收可謂杯水車薪。

分析師表示，業界不能期待 AI 投資能很快就有回報，還需意識到現在投資的投機性，得持續創新、創造價值，因不這麼做，價值數千億美元的泡沫勢必破裂，甚至再次引發全球經濟危機。

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