Criando Nossa Própria OpenAI: Um Modelo de US$ 5,6 Mi, uma Empresa de US$ 34 Bi por Ano, e o Treinamento é a Linha Mais Barata
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Lambda
Uma análise detalhada de custos para lançar um laboratório de IA, baseada no custo de treinamento reportado de US$ 5,6 milhões do DeepSeek-V3 e nos dados financeiros de 2025 da OpenAI. O artigo revela que o custo real do treinamento inclui muito mais do que a execução final, e que um único treinamento é apenas uma fração do custo anual do cluster.
O artigo descreve um plano para iniciar uma empresa de IA replicando o custo de treinamento do DeepSeek-V3 de US$ 5,576 milhões, mas rapidamente revela que esse valor exclui pesquisas anteriores, ablações, preparação de dados, salários e hardware. Ele cita as finanças auditadas da OpenAI para 2025: US$ 13,07 bilhões em receita, US$ 34 bilhões em despesas totais e uma perda operacional de US$ 20,92 bilhões, com US$ 17,2 bilhões pagos à Microsoft por serviços em nuvem. O autor calcula que um cluster de um ano com 2.048 GPUs H800 custa US$ 42,2 milhões, enquanto a execução final usa apenas 15,5% das horas de GPU anuais. Execuções maiores, como a do Grok 4, são estimadas em US$ 490 milhões pela Epoch AI, mas usando os preços públicos da Lambda para interconexões, o custo excede US$ 1,3 bilhão. A capacidade sob demanda está esgotada, e os contratos de longo prazo são do tipo take-or-pay. A compra de hardware também é cara, com racks GB300 NVL72 custando de US$ 6 a 6,5 milhões, consumindo até 155 kW e exigindo refrigeração líquida, o que data centers padrão não conseguem fornecer.
Fonte: Habr — хаб ИИ —
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