Unser eigenes OpenAI gründen: Ein Modell für 5,6 Millionen Dollar, ein Unternehmen mit 34 Milliarden Dollar Jahresumsatz, und Training ist der günstigste Posten
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Lambda
Eine detaillierte Kostenanalyse zur Gründung eines KI-Labors, basierend auf den gemeldeten Trainingskosten von DeepSeek-V3 in Höhe von 5,6 Millionen Dollar und den Finanzzahlen von OpenAI für 2025. Der Artikel zeigt, dass die tatsächlichen Kosten des Trainings weit mehr umfassen als nur den finalen Durchlauf, und dass ein einzelner Trainingslauf nur einen Bruchteil der jährlichen Clusterkosten ausmacht.
Der Artikel skizziert einen Plan, ein KI-Unternehmen zu gründen, indem man die Trainingskosten von DeepSeek-V3 in Höhe von 5,576 Millionen US-Dollar repliziert, stellt jedoch schnell klar, dass diese Zahl frühere Forschung, Ablationen, Datenaufbereitung, Gehälter und Hardware ausschließt. Er zitiert die geprüften Finanzzahlen von OpenAI für 2025: 13,07 Milliarden US-Dollar Umsatz, 34 Milliarden US-Dollar Gesamtausgaben und einen operativen Verlust von 20,92 Milliarden US-Dollar, wobei 17,2 Milliarden US-Dollar an Microsoft für Cloud-Dienste gezahlt wurden. Der Autor berechnet, dass ein einjähriger Cluster für 2.048 H800-GPUs 42,2 Millionen US-Dollar kostet, während der finale Lauf nur 15,5 % der jährlichen GPU-Stunden nutzt. Größere Läufe wie Grok 4 werden von Epoch AI auf 490 Millionen US-Dollar geschätzt, aber unter Verwendung der öffentlichen Preise von Lambda für Interconnects übersteigen die Kosten 1,3 Milliarden US-Dollar. On-Demand-Kapazitäten sind ausverkauft, und langfristige Verträge sind Take-or-Pay-Verträge. Auch der Kauf von Hardware ist teuer: GB300 NVL72-Racks kosten 6 bis 6,5 Millionen US-Dollar, verbrauchen bis zu 155 kW und benötigen Flüssigkeitskühlung, die Standard-Rechenzentren nicht bieten können.
Quelle: Habr — хаб ИИ —
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