AI Perks tarjoaa pääsyn eksklusiivisiin alennuksiin, krediitteihin ja tarjouksiin AI-työkaluissa, pilvipalveluissa ja API-rajapinnoissa auttaakseen startup-yrityksiä ja kehittäjiä säästämään rahaa.
Kuinka paljon ilmaista tekoälyhyvitystä tutkija voi todella saada?
Useimmat tutkijat voivat koota neljästä viiteen numeroa ilmaisia tekoälyhyvityksiä milloin tahansa, koska mallilaboratoriot, pilvialustat, GPU-myyjät ja julkiset laskentainitiatiivit ylläpitävät erillisiä akateemisia polkuja, jotka eivät kilpaile keskenään.
Yksikään ohjelma ei kata laboratorion koko vuotta. Toimiva malli on kolme tai neljä keskimääräistä apurahaa, jotka kattavat laskun eri kerrokset ja uusitaan eri sykleissä, sen sijaan että olisi yksi suuri apuraha, joka vanhenee kerralla.
Vaikeampi ongelma on löytäminen. Tutkimuspolkuja ilmoitetaan hiljaa, ne sijaitsevat aliverkkotunnuksissa, joihin kukaan ei linkitä, ja ne eivät juuri esiinny startup-hyvityskertomuksissa, jotka dominoivat hakua. AI Perks seuraa 7,7 miljoonan dollarin edestä hyvityksiä 194 yrityksessä, mukaan lukien akateemiset ja tutkimuspolut, jotka useimmat listat jättävät kokonaan huomiotta.
Parhaat tekoälypisteet startup-yrityksille
Hae suoraan näiden vahvistettujen ohjelmien kautta.
Claude (via program) $100,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
OpenAI (via program) $2,500
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Anthropic $20,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
AWS $300,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Google Cloud $350,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Lovable Up to $150
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Mitkä tarjoajat tarjoavat ilmaisia tekoälyhyvityksiä tutkijoille?
Uskottavat lähteet jakautuvat neljään ryhmään: rajatason mallilaboratoriot, hyperskaalapilvet, GPU- ja päättelymyyjät sekä julkisesti rahoitetut laskentainitiatiivit. Jokainen kattaa eri kohdan, minkä vuoksi ne pinoutuvat.
Alla olevat apurahakoot ovat havaittuja kaistoja, eivät julkaistuja hinnastoja. Tarjoajat mitoittavat palkinnot projektin mukaan, ja sama ohjelma voi tuottaa hyvin erilaisia summia yksittäiselle tohtorikoulutettavalle ja rahoitetulle monivuotiselle laboratoriolle.
| Tarjoaja | Mitä hyvitys kattaa | Tyypillinen apurahamuoto | Vahvimmillaan |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Claude API -tokenit | Vaatimaton yksittäisille projekteille, neljästä viiteen numeroa rahoitetulle työlle | Pitkän kontekstin dokumenttianalyysi, turvallisuus- ja tulkittavuustutkimus |
| OpenAI | GPT-mallin API-käyttö | Kiinteät apurahat, yleensä alhaiset neljä numeroa hyväksyttyä projektia kohden | Pilotitutkimukset, vertailukohtien toistaminen |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini sekä yleinen GPU- ja TPU-laskenta | Keski neljä numeroa suoraan, suurempi laitoksen kautta | Tiimit, jotka tarvitsevat malleja ja koulutuslaskentaa yhdellä laskulla |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI ja Azure-laskenta | Usein myönnetään käyttöoikeutena pikemminkin kuin dollarimääräisenä summana | Yliopistotason institutionaalinen pääsy |
| AWS | Bedrock-mallit sekä laajempi AWS-ekosysteemi | Vaihtelee suuresti polun ja alueen mukaan | Laboratoriot, joiden datakanavat ovat jo AWS:ssä |
| NVIDIA | GPU-tunnit ja DGX-luokan pilvipääsy | Laitteisto- tai laskentamäärärahat, ei dollarihyvityksiä | Koulutus- ja hienosäätökierrokset, ei API-kutsuja |
| Hugging Face | Isännöity päättely ja yhteisön GPU-apurahat | Pieni, nopea, uusittavissa | Avoimet tietoaineistot, mallijulkaisut, julkiset demon |
| Together AI, Groq, Fireworks | Avoimen painon mallin päättely | Anteliaat ilmaiset tasot sekä harkinnanvarainen tutkimushyvitys | Suurivolyymin eräpäätelmät Llama- ja Mistral-luokan malleilla |
| Kansalliset laskentainitiatiivit (USA, EU, UK) | Yhdistetty julkinen GPU-kapasiteetti | Määrärahat GPU-tunneissa, myönnetään kierroksina | Koulutuskierrokset, joita yksikään tarjoaja ei kattaisi apurahalla |
Ehdot vaihtelevat jyrkästi polusta toiseen, ja myönnökseen liittyvät ehdot ovat harvoin niitä, joita hakijat odottavat. Kunkin nykyiset ehdot on lueteltu osoitteessa getaiperks.com.
Miksi tutkimuksen tekoälykäyttö käyttäytyy eri tavalla skaalautuessa
Tutkimusmeno on piikikästä pikemminkin kuin lineaarista, koska arviointi suorittaa koko tietoaineiston uudelleen aina, kun kehote, malli tai parametri muuttuu. Tuotetiimin lasku kasvaa käyttäjien myötä. Laboratorion lasku kasvaa kokeellisten olosuhteiden määrän myötä, mikä kasvaa paljon nopeammin.
Tämä on suurin syy siihen, että tutkijat aliarvioivat tarpeensa:
| Kustannusajuri | Miksi se puree tutkimuksessa | Käytännön vaikutus |
|---|---|---|
| Ablatiot | Jokainen variantti suorittaa täyden arviointijoukon uudelleen | Yksi taulukko voi maksaa 10–30 kertaa enemmän kuin yksi kierros |
| Toistettavuus | Tulosten on kestettävä uudelleenkäyttö kuukausia myöhemmin | Sama kulutus tapahtuu kahdesti, joskus kolmesti |
| Pitkä konteksti | Paperit, transkriptiot ja koodipohjat täyttävät ikkunan | Puhelukohtainen kustannus on hinnoittelualueen yläpäässä |
| Ihmisen rooli merkinnässä | Malliavusteinen annotointi suoritetaan koko korpuksella | Volyymi, ei monimutkaisuus, ohjaa laskua |
| Arvioijien pyynnöt | Toinen kierros pyytää kokeita, joita et budjetoinut | Kulut saapuvat apurahavuoden päättymisen jälkeen |
Kaksi käytännön seurausta. Ensinnäkin, erä- ja jonotettu päättely on dramaattisesti halvempaa kuin interaktiiviset kutsut samalla kokonaisvolyymilla, ja useimmat tutkimustyökuormat ovat luonteeltaan erätyyppisiä. Toiseksi, hyvitykset ovat paljon arvokkaampia, kun ne saapuvat ennen kokeita kuin niiden aikana, mikä tekee ajoituksesta osan strategiaa.
Parhaat tekoälypisteet startup-yrityksille
Hae suoraan näiden vahvistettujen ohjelmien kautta.
Claude (via program) $100,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
OpenAI (via program) $2,500
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Anthropic $20,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
AWS $300,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Google Cloud $350,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Lovable Up to $150
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Mitä tutkimushyvitykset pinoutuvat minkäkin kanssa?
Mallihyvitykset, laskentahyvitykset ja työkaluhyvitykset ovat kolme erillistä laskua, ja laboratorio, jolla on vain yksi niistä, maksaa silti oikeaa rahaa.
Tyypillinen tutkimuspino koostuu neljästä kerroksesta:
- Mallipääsy: API-tokenit Anthropicilta, OpenAI:lta, Googlelta tai avoimen painon isännältä
- Laskenta: GPU-tunnit koulutukseen, hienosäätöön ja kaikkeen itse isännöityyn
- Data ja tallennus: objektitallennus, vektori tietokannat, hallittu Postgres
- Työkalut: kokeenseuranta, annotointi, orkestrointi, havainnointi
Useimmat työkalujen ja datan viimeisen kahden kerroksen toimittajat ylläpitävät akateemisia tai avoimen lähdekoodin tasoja, jotka ovat anteliaampia kuin heidän startup-tasonsa ja ovat usein ilmaisia julkaistulle työlle. Ne ovat myös kerroksia, jotka tutkijat unohtavat kysyä, koska otsikkonumero on aina mallihyvityksissä.
Institutionaaliset ja henkilökohtaiset apurahat pinoutuvat yleensä myös. Osastotason pilvimäärärahat eivät yleensä kuluta yksittäistä hyvitystä, jonka tutkija saa omalle projektilleen. AI Perks kattaa, mitkä kategoriat ovat yhteensopivia ja mitkä toisiaan poissulkevia.
Miksi ajoitus ratkaisee, kuinka paljon apurahasta saa
Johtoaika, ei otsikkonumero, ratkaisee, kuinka paljon hyvityksistä laboratorio todella saa kulutettua. Kahden identtisen kokoisen myönnöksen arvo vaihtelee suuresti sen mukaan, missä ne osuvat suhteessa niitä varten tarkoitettuihin kokeisiin.
Kolme asiaa tekevät tutkimushyvityksistä poikkeuksellisen ajoitusherkkiä:
Hitaat ja välittömät polut ovat vastakkaisia epäonnistumismalleja. Jotkut myönnökset päätetään arvostelukierroksilla ja vastataan omaan tahtiinsa. Toiset lunastetaan minuutissa ja niiden laskenta alkaa siitä hetkestä, kun ne hyväksytään. Laboratorio, joka kohtelee molempia samalla tavalla, odottaa niitä, joita se tarvitsi aikaisin, ja kuluttaa niitä, joita se tarvitsi myöhään.
Työkalut ja datakerros on hiljainen. Sitä on helppo aliarvioida otsikoituja mallihyvityksiä vastaan, ja se on kerros, joka poistaa jatkuvat kustannukset, jotka säilyvät pitkään mallihyvitysten päättymisen jälkeen.
Ohjelmat liikkuvat. Tutkimuspolut avautuvat, sulkeutuvat ja muuttavat kokoaan paljon useammin kuin startup-ohjelmat, ja menetetty ikkuna voi maksaa koko apurahakauden. Mitkä polut ovat tällä hetkellä aktiivisia ja miten tutkijat saavat parhaan hyödyn niistä, joihin heillä on oikeus, on se, mitä AI Perks ylläpitää.
Parhaat tekoälypisteet startup-yrityksille
Hae suoraan näiden vahvistettujen ohjelmien kautta.
Claude (via program) $100,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
OpenAI (via program) $2,500
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Anthropic $20,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
AWS $300,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Google Cloud $350,000
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Lovable Up to $150
Soveltuu alkuvaiheen startup-yrityksille
Mitä tutkijat ymmärtävät väärin ilmaisista tekoälyhyvityksistä
Kallein virhe on kohdella hyvityksiä alennuksena pikemminkin kuin määräaikana. Melkein kaikki niistä ovat aikarajoitettuja, ja käyttämättömät hyvitykset palautetaan yksinkertaisesti tarjoajalle.
Toistuvat virheet:
Hakeminen yhdeltä tarjoajalta. Hyväksymisprosentit eivät ole riittävän korkeat missään, jotta yksittäinen hakemus olisi strategia. Neljä hakemusta kolmella hyväksynnällä on parempi kuin yksi huolella hiottu esitys.
Olettaa, että startup-ohjelma sulkee pois akateemiset. Monet eivät, erityisesti spin-out-yritykset, laboratorioihin sidoksissa olevat yritykset ja tutkijat, jotka kaupallistavat omaa työtään. Yllättävä osuus AI Perks -sivustolla seurattavasta 7,7 miljoonasta dollarista on avoin tutkijoille, jotka olettavat sen olevan heille tarkoitettu.
Avoimen painon mallien jättäminen huomiotta. Suuri osa tutkimustyökuormista toimii täysin hyvin avoimen painon malleilla murto-osalla rajatason hinnoista. Rajatason hyvitysten varaaminen puheluihin, jotka todella tarvitsevat rajatason ominaisuuksia, voi kaksinkertaistaa tehokkaan toiminta-ajan.
Paperin, mutta ei vastineen budjetointi. Arvioijien pyytämät kokeet saapuvat rutiininomaisesti hyvitysten vanhenemisen jälkeen. Pidä varaus.
Ei koskaan uudelleen hakemista. Uusinnat ja toiset apurahat ovat yleisiä, ja useimmat tutkijat eivät koskaan kysy. Valmistunut projekti julkaistuilla tuloksilla on vahvempi hakemus kuin se, joka voitti ensimmäisen apurahan.
Usein kysytyt kysymykset
Tarvitsenko yliopistolaisen sidoksen saadakseni tutkimuksen tekoälyhyvityksiä?
Ei aina. Jotkut polut katsovat yliopistojen ulkopuolelle ja toiset eivät, ja ne, jotka tekevät niin, painottavat usein julkista tulosrekisteriä enemmän kuin institutionaalista sähköpostiosoitetta. Se vaihtelee tarjoajien välillä tarpeeksi, että kannattaa tarkistaa polku polulta sen sijaan, että olettaisi jompaakumpaa. Mitkä polut ovat avoinna sidoksettömille tutkijoille, on lueteltu osoitteessa getaiperks.com.
Kuinka paljon tutkimuksen tekoälyhyvitykset ovat yhteensä arvokkaita?
Hyvin jaksotettu sarja hakemuksia päätyy yleensä neljän ja viiden numeron alueelle milloin tahansa, ja julkiset laskentamäärärahat lisäävät GPU-tunteja dollarin sijaan. Rahoitetut laboratoriot yltävät korkeammalle. AI Perks seuraa 7,7 miljoonaa dollaria hyvityksiä 194 yrityksessä, mukaan lukien tutkimuspolut, jotka useimmat raportit jättävät kokonaan pois.
Voinko käyttää tutkimushyvityksiä laboratoriostani spun-out-startupiin?
Yleensä ei samalla apurahalla. Tutkimuspolut ja kaupalliset polut pidetään erillään useimmissa tarjoajissa suunnittelultaan. Parempi reitti on pitää molempia: tutkimusapuraha akateemiselle työlle ja erillinen startup-polku yritykselle. Nämä kaksi harvoin ovat ristiriidassa, ja kategoriat on kartoitettu osoitteessa getaiperks.com.
Ovatko avoimen painon mallit todellinen korvike rajatason hyvityksille?
Suurelle osalle tutkimusta, kyllä. Luokittelu, poiminta, upotus ja massaan merkintä toimivat hyvin avoimen painon malleilla murto-osalla rajatason hinnoista. Rajatason mallit ansaitsevat kustannuksensa pitkän kontekstin päättelyssä ja vaikeassa generoinnissa. Työkuorman jakaminen molempien kesken on tapa, jolla laboratoriot saavat kiinteän hyvitysapurahan kestämään koko vuoden.
Mitä tapahtuu, kun tutkimushyvitykset vanhenevat?
Käyttämättömät hyvitykset menetetään lähes kaikissa ohjelmissa, ja jatkot ovat parhaimmillaankin harkinnanvaraisia. Siksi jaksotus on tärkeämpää kuin kokonaisarvo: ennen kokeiden suunnittelua lunastettu apuraha menee usein puoliksi hukkaan. Vanhenemiskäyttäytyminen vaihtelee jyrkästi tarjoajittain, joten varmista se ennen apurahan hyväksymistä kuin sen jälkeen.
Lasketaanko GPU-apurahat ja API-hyvitykset samaksi asiaksi?
Ei, ja niiden sekoittaminen on yleinen suunnitteluvirhe. GPU-määrärahat kattavat koulutuksen, hienosäädön ja itse isännöidyn päättelyn. API-hyvitykset kattavat kutsut isännöityyn malliin. Molempia tekevä laboratorio tarvitsee molempia, ja vain toisen pitäminen jättää toiselle elävän laskun.
Tilaa osoitteessa getaiperks.com →
Suorita kokeet. Anna tarjoajien rahoittaa laskenta.
