Creando Nuestra Propia OpenAI: un Modelo de 5,6 Millones de Dólares, una Empresa de 34 Mil Millones Anuales y el Entrenamiento es la Parte Más Económica
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Lambda
Un análisis detallado de costos para lanzar un laboratorio de IA, basado en el costo de entrenamiento reportado de DeepSeek-V3 de 5,6 millones de dólares y los estados financieros de OpenAI para 2025. El artículo revela que el costo real del entrenamiento incluye mucho más que la ejecución final, y que una sola ejecución de entrenamiento es solo una fracción del costo anual del clúster.
El artículo describe un plan para iniciar una empresa de IA replicando el costo de entrenamiento de DeepSeek-V3 de $5.576 millones, pero rápidamente revela que esta cifra excluye investigaciones previas, ablaciones, preparación de datos, salarios y hardware. Cita los estados financieros auditados de OpenAI para 2025: $13.07 mil millones en ingresos, $34 mil millones en gastos totales y una pérdida operativa de $20.92 mil millones, con $17.2 mil millones pagados a Microsoft por servicios en la nube. El autor calcula que un clúster de un año para 2,048 GPUs H800 cuesta $42.2 millones, mientras que la ejecución final utiliza solo el 15.5% de las horas de GPU anuales. Ejecuciones más grandes como Grok 4 se estiman en $490 millones según Epoch AI, pero usando los precios públicos de Lambda para interconexiones, el costo supera los $1.3 mil millones. La capacidad bajo demanda está agotada, y los contratos a largo plazo son de tipo take-or-pay. La compra de hardware también es costosa, con racks GB300 NVL72 que cuestan entre $6 y $6.5 millones, consumiendo hasta 155 kW, y requiriendo enfriamiento líquido, lo que los centros de datos estándar no pueden proporcionar.
Fuente: Habr — хаб ИИ —
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