Nagbibigay ang AI Perks ng access sa mga eksklusibong diskwento, kredito, at deal sa mga AI tool, cloud service, at API upang matulungan ang mga startup at developer na makatipid.
Gaano Karaming Libreng AI Credit ang Maaaring Makuha ng Isang Mananaliksik?
Karamihan sa mga mananaliksik ay maaaring makakuha ng apat hanggang limang numero ng libreng AI credit sa anumang isang pagkakataon, dahil ang mga modelong laboratoryo, cloud platform, GPU vendor, at mga pampublikong inisyatibo sa compute ay nagpapatakbo ng magkahiwalay na mga track sa akademya na hindi nagkokompetensya sa isa't isa.
Walang isang programa na sumasaklaw sa buong taon ng isang laboratoryo. Ang pattern na gumagana ay tatlo o apat na katamtamang mga grant na sumasaklaw sa iba't ibang mga layer ng singil, na ina-renew sa iba't ibang mga siklo, sa halip na isang malaking grant na mag-e-expire nang sabay-sabay.
Ang mas mahirap na problema ay ang pagtuklas. Ang mga track ng pananaliksik ay tahimik na inaanunsyo, nakalagay sa mga subdomain na walang nagli-link, at bihira lumabas sa mga roundup ng startup credit na nangingibabaw sa paghahanap. Sinusubaybayan ng AI Perks ang $7.7M sa mga kredito sa 194 na kumpanya, kabilang ang mga track ng akademya at pananaliksik na karamihan sa mga listahan ay hindi isinasama.
Mga Nangungunang AI Credits para sa mga Startup
Mag-apply nang direkta sa pamamagitan ng mga beripikadong programa na ito.
Claude (via program) $100,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
OpenAI (via program) $2,500
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Anthropic $20,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
AWS $300,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Google Cloud $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Lovable Up to $150
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Aling mga Provider ang Nag-aalok ng Libreng AI Credits para sa mga Mananaliksik?
Ang mga mapagkakatiwalaang pinagmulan ay nahahati sa apat na grupo: mga laboratoryo ng frontier model, hyperscale clouds, mga vendor ng GPU at inference, at mga inisyatibo sa compute na pinopondohan ng publiko. Ang bawat isa ay sumasaklaw sa isang iba't ibang item, kaya't sila ay nagpapatong-patong.
Ang mga laki ng grant sa ibaba ay mga naoobserbahang banda, hindi mga nakalathalang listahan ng presyo. Ang mga provider ay naglalagay ng mga gantimpala batay sa proyekto, at ang parehong programa ay maaaring makagawa ng napakaibang mga numero para sa isang solo na PhD student at isang pondo na multi-year lab.
| Provider | Saklaw ng kredito | Karaniwang hugis ng grant | Pinakamalakas para sa |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Mga token ng Claude API | Katamtaman para sa mga indibidwal na proyekto, apat hanggang limang numero para sa pondo na trabaho | Pagsusuri ng dokumento na may mahabang konteksto, pananaliksik sa kaligtasan at interpretability |
| OpenAI | Paggamit ng GPT model API | Mga nakapirming grant, karaniwang nasa mababang apat na numero bawat naaprubahang proyekto | Mga pag-aaral ng pilot, pagpaparami ng benchmark |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini, kasama ang pangkalahatang GPU at TPU compute | Mid-four figure direct, mas malaki sa pamamagitan ng isang institusyon | Mga koponan na nangangailangan ng mga modelo at compute ng pagsasanay sa isang singil |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI at Azure compute | Kadalasang iginagawad bilang alokasyon ng paggamit sa halip na isang dolyar na halaga | Pag-access ng institusyon sa antas ng unibersidad |
| AWS | Mga modelo ng Bedrock kasama ang mas malawak na estate ng AWS | Iba-iba nang malaki ayon sa track at rehiyon | Mga laboratoryo na may mga pipeline ng data na nasa AWS na |
| NVIDIA | Mga oras ng GPU at pag-access sa DGX-class cloud | Paglalaan ng hardware o compute, hindi dollar credit | Mga pagsasanay at fine-tuning runs, hindi mga tawag sa API |
| Hugging Face | Pinamamahalaang inference at mga grant ng community GPU | Maliit, mabilis, maaaring i-renew | Mga bukas na dataset, paglabas ng modelo, mga pampublikong demo |
| Together AI, Groq, Fireworks | Inference ng open-weight model | Mapagbigay na libreng mga tier kasama ang discretionary research credit | Mataas na volume na batch inference sa Llama at Mistral class models |
| Mga pambansang inisyatibo sa compute (US, EU, UK) | Pinagsama-samang pampublikong GPU capacity | Mga alokasyon sa oras ng GPU, iginawad sa mga rounds | Mga pagsasanay na hindi kayang saklawin ng isang grant mula sa iisang vendor |
Ang mga tuntunin ay nag-iiba nang malaki mula sa isang track patungo sa susunod, at ang mga kondisyong nakakabit sa isang gantimpala ay bihirang ang inaasahan ng mga aplikante. Ang mga kasalukuyang tuntunin para sa bawat isa ay nakalista sa getaiperks.com.
Bakit Naiiba ang Gastos sa Pananaliksik ng AI sa Malaking Sukat
Ang gastos sa pananaliksik ay pabago-bago sa halip na linear, dahil ang bawat pagsusuri ay muling nagpapatakbo ng buong dataset sa tuwing nagbabago ang isang prompt, isang modelo, o isang parameter. Ang singil ng isang product team ay lumalaki kasama ang mga user. Ang singil ng isang laboratoryo ay lumalaki kasama ang bilang ng mga eksperimentong kondisyon, na mas mabilis na dumadami.
Ito ang pinakamalaking dahilan kung bakit binabale-wala ng mga mananaliksik ang kanilang kailangan:
| Driver ng gastos | Bakit ito nakakaapekto sa pananaliksik | Praktikal na epekto |
|---|---|---|
| Ablations | Bawat variant ay muling nagpapatakbo ng buong eval set | Ang isang table ay maaaring magastos ng 10x hanggang 30x ng isang solong pass |
| Reproducibility | Dapat makaligtas ang mga resulta sa isang rerun pagkalipas ng ilang buwan | Ang parehong gastos ay nangyayari nang dalawang beses, minsan tatlong beses |
| Mahabang konteksto | Ang mga papel, transcript, at codebase ay pumupuno sa window | Ang gastos bawat tawag ay nasa pinakamataas na bahagi ng saklaw ng presyo |
| Human-in-the-loop labeling | Ang pag-annotate na tinutulungan ng modelo ay tumatakbo sa buong corpus | Ang dami, hindi ang kumplikado, ang nagpapalaki sa singil |
| Mga kahilingan ng reviewer | Ang pangalawang round ay humihingi ng mga eksperimento na hindi mo binudget | Ang gastos ay dumarating pagkatapos magsara ang taon ng grant |
Dalawang praktikal na kahihinatnan. Una, ang batch at naka-queue na inference ay mas mura kaysa sa mga interactive na tawag sa parehong kabuuang dami, at karamihan sa mga workload ng pananaliksik ay likas na batch. Pangalawa, mas malaki ang halaga ng mga kredito kapag dumating ito bago ang mga eksperimento kaysa sa panahon ng mga ito, na ginagawang bahagi ng diskarte ang timing.
Mga Nangungunang AI Credits para sa mga Startup
Mag-apply nang direkta sa pamamagitan ng mga beripikadong programa na ito.
Claude (via program) $100,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
OpenAI (via program) $2,500
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Anthropic $20,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
AWS $300,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Google Cloud $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Lovable Up to $150
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Ano ang Maaaring Magpatong-patong sa Mga Research Credits?
Ang mga kredito sa modelo, mga kredito sa compute, at mga kredito sa tooling ay tatlong magkahiwalay na singil, at ang isang laboratoryo na mayroon lamang isa sa mga ito ay nagbabayad pa rin ng totoong pera.
Ang isang tipikal na research stack ay may apat na layer:
- Pag-access sa modelo: Mga token ng API mula sa Anthropic, OpenAI, Google o isang open-weight host
- Compute: Mga oras ng GPU para sa pagsasanay, fine-tuning, at anumang self-hosted
- Data at storage: object storage, vector database, pinamamahalaang Postgres
- Tooling: experiment tracking, annotation, orchestration, observability
Karamihan sa mga vendor sa huling dalawang layer ay nagpapatakbo ng mga antas sa akademya o open-source na mas mapagbigay kaysa sa kanilang mga startup tiers at madalas na libre para sa na-publish na trabaho. Sila rin ang mga layer na nakakalimutan ng mga mananaliksik na itanong, dahil ang headline number ay palaging nasa mga kredito sa modelo.
Ang mga grant ng institusyon at personal ay karaniwang nagpapatong-patong din. Ang isang alokasyon ng cloud sa antas ng departamento ay hindi karaniwang kumakain sa indibidwal na kredito na iginawad sa isang mananaliksik para sa kanilang sariling proyekto. Sinasaklaw ng AI Perks kung aling mga kategorya ang tugma at alin ang magkakapatong.
Bakit ang Timing ang Nagdedetermina Kung Gaano Kalaki ang Halaga ng Isang Grant
Ang lead time, hindi ang headline value, ang nagdedetermina kung gaano kalaki ang halaga ng isang credit grant na aktuwal na magagamit ng isang laboratoryo. Dalawang award na magkapareho ang laki ay may napakaibang halaga depende sa kung saan sila napunta kaugnay sa mga eksperimentong nilalayon nilang pondohan.
Tatlong bagay ang nagpapahirap sa mga research credits na maging timing-sensitive:
Ang mabagal na mga track at instant na mga track ay kabaligtaran na mga failure mode. Ang ilang mga award ay napagpapasahan sa mga review round at sasagot sa sarili nilang bilis. Ang iba ay inaangkin sa isang minuto at nagsisimulang bumilang mula sa sandaling matanggap ang mga ito. Ang isang laboratoryo na tinatrato ang pareho ay naghihintay sa mga kailangan nito nang maaga at sinasayang ang mga kailangan nito nang huli.
Ang tooling at data layer ay ang tahimik na layer. Madaling balewalain ito kumpara sa headline model credits, at ito ang layer na nagtatanggal ng mga paulit-ulit na gastos na nananatili nang matagal matapos mawala ang mga model credits.
Gumagalaw ang mga programa. Ang mga research track ay nagbubukas, nagsasara, at nagbabago ng laki nang mas madalas kaysa sa mga programa ng startup, at ang isang nawawalang window ay maaaring magastos ang isang buong siklo ng grant. Aling mga track ang aktibo ngayon, at kung paano makukuha ng mga mananaliksik ang pinakamarami mula sa mga karapat-dapat nila, ay kung ano ang pinapanatili ng AI Perks.
Mga Nangungunang AI Credits para sa mga Startup
Mag-apply nang direkta sa pamamagitan ng mga beripikadong programa na ito.
Claude (via program) $100,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
OpenAI (via program) $2,500
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Anthropic $20,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
AWS $300,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Google Cloud $350,000
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Lovable Up to $150
Kwalipikado para sa mga startup sa maagang yugto
Ano ang Mali sa mga Mananaliksik Tungkol sa Libreng AI Credits
Ang pinakamahal na pagkakamali ay ang pagtrato sa mga kredito bilang isang diskwento sa halip na bilang isang deadline. Halos lahat sa mga ito ay naka-time-boxed, at ang mga hindi nagamit na kredito ay ibinabalik lamang sa provider.
Ang mga paulit-ulit na pagkakamali:
Pag-apply sa isang provider. Hindi mataas ang approval rates saanman para gawing diskarte ang isang solong aplikasyon. Apat na aplikasyon na may tatlong pag-apruba ay mas mahusay kaysa sa isang maingat na pinakintab na submission.
Pag-aakala na ang isang startup program ay hindi kasama ang mga akademiko. Marami ang hindi, lalo na para sa mga spin-out, mga laboratoryong naka-ugnay na kumpanya, at mga mananaliksik na nagko-commercialize ng kanilang sariling trabaho. Ang nakakagulat na bahagi ng $7.7M na sinusubaybayan sa AI Perks ay bukas sa mga mananaliksik na nag-aakala na hindi ito para sa kanila.
Pagbabalewala sa mga open-weight model. Ang malaking bahagi ng mga workload ng pananaliksik ay gumagana nang maayos sa mga open-weight model sa isang bahagi lamang ng frontier pricing. Ang pagreserba ng mga frontier credit para sa mga tawag na tunay na nangangailangan ng frontier capability ay maaaring doblehin ang epektibong runway.
Pagbubudget para sa papel at hindi para sa pagtutol. Ang mga eksperimentong hiniling ng reviewer ay karaniwang dumarating pagkatapos mag-expire ang mga kredito. Magtabi ng reserba.
Hindi kailanman nag-a-apply muli. Ang mga renewal at pangalawang grant ay karaniwan, at karamihan sa mga mananaliksik ay hindi kailanman nagtatanong. Ang isang kumpletong proyekto na may na-publish na mga output ay isang mas malakas na aplikasyon kaysa sa isa na nanalo ng unang grant.
Madalas na Itanong
Kailangan ko ba ng university affiliation para makakuha ng research AI credits?
Hindi palagi. Ang ilang mga track ay tumitingin sa labas ng mga unibersidad at ang iba ay hindi, at ang mga tumitingin ay kadalasang mas tinitimbang ang pampublikong tala ng output kaysa sa isang institutional email address. Nag-iiba-iba ito nang sapat sa pagitan ng mga provider na sulit tingnan ang bawat track kaysa sa pag-aakala sa alinmang paraan. Alin ang bukas sa mga mananaliksik na walang affiliation ay nakalista sa getaiperks.com.
Magkano ang halaga ng libreng AI credits para sa mga mananaliksik sa kabuuan?
Ang isang mahusay na naka-sequence na hanay ng mga aplikasyon ay karaniwang nasa saklaw ng apat hanggang limang numero sa anumang isang pagkakataon, na may mga pampublikong alokasyon sa compute na nagdaragdag ng mga oras ng GPU sa halip na mga dolyar. Ang mga pondo na laboratoryo ay umaabot sa mas mataas. Sinusubaybayan ng AI Perks ang $7.7M sa mga kredito sa 194 na kumpanya, kabilang ang mga research track na karamihan sa mga roundup ay hindi isinasama.
Maaari ko bang gamitin ang mga research credits para sa isang startup na nagmula sa aking laboratoryo?
Karaniwan hindi sa parehong grant. Ang mga research track at commercial track ay hiwalay na pinananatili ayon sa disenyo ng karamihan sa mga provider. Ang mas magandang ruta ay ang paghawak ng pareho: isang research award para sa akademikong trabaho at isang hiwalay na startup track para sa kumpanya. Bihira itong magkasalungatan, at ang mga kategorya ay naka-mapa sa getaiperks.com.
Ang mga open-weight model ba ay tunay na kapalit ng mga frontier credits?
Para sa malaking bahagi ng pananaliksik, oo. Ang klasipikasyon, pagkuha, pag-embed, at bulk annotation ay gumagana nang maayos sa mga open-weight model sa isang bahagi lamang ng frontier pricing. Ang mga frontier model ay nagkakahalaga sa long-context reasoning at mahirap na henerasyon. Ang paghahati ng workload sa pareho ay kung paano ginagawang tumagal ang isang nakapirming grant ng kredito sa buong taon.
Ano ang nangyayari kapag nag-expire ang mga research credits?
Ang mga hindi nagamit na kredito ay nawawala sa halos lahat ng programa, at ang mga extension ay discretionary sa pinakamahusay. Ito ang dahilan kung bakit ang sequencing ay mas mahalaga kaysa sa kabuuang halaga: ang isang grant na nakuha bago idisenyo ang mga eksperimento ay madalas na kalahating nasasayang. Ang pag-uugali ng expiry ay nag-iiba nang malaki sa provider, kaya kumpirmahin ito bago tanggapin ang isang grant kaysa pagkatapos.
Ang mga GPU grant at API credit ba ay itinuturing na pareho?
Hindi, at ang pagkalito sa mga ito ay isang karaniwang pagkakamali sa pagpaplano. Ang mga alokasyon ng GPU ay sumasaklaw sa pagsasanay, fine-tuning, at self-hosted inference. Ang mga API credit ay sumasaklaw sa mga tawag sa isang hosted model. Ang isang laboratoryo na gumagawa ng pareho ay nangangailangan ng pareho, at ang paghawak ng isa lamang ay nag-iiwan ng isang aktibong singil sa isa pa.
Mag-subscribe sa getaiperks.com →
Patakbuhin ang mga eksperimento. Hayaan ang mga provider na pondohan ang compute.
