Цена обучения большой модели упала в три раза за полтора года
Анализ расходов ведущих лабораторий показывает, что стоимость обучения模ели объёмом 175 миллиардов параметров сократилась с 450 миллионов долларов в начале 2025 года до 150 миллионов в сентябре 2026 года. Снижение объясняется совершенствованием чип-архитектуры, использованием смешанной точности и параллельным распределением вычислений.
Открытые поля для стартапов расширяются: порог входа в разработку собственной фундаментальной модели теперь не превышает 50–100 миллионов долларов против одного миллиарда три года назад. Это привело к волне инвестиций в альтернативные архитектуры и специализированные модели.
Конкуренция и консолидация
Большие игроки ответили масштабированием: вместо одной модели на год компании выпускают три-четыре верcии с различными параметрами и специализациями. Это затрудняет позиционирование для новичков.
Исследовательские центры вузов и компаний среднего размера получили возможность готовить модели для собственных отраслей, не зависяя от облачных платформ крупных корпораций.
Эксперты прогнозируют дальнейшее падение стоимости обучения на 20–30 процентов в текущем году за счёт новых топологий нейросетей и программного ускорения.