AI Perks מספק גישה להנחות, זיכויים ומבצעים בלעדיים על כלי AI, שירותי ענן ו-API כדי לעזור לסטארטאפים ומפתחים לחסוך כסף.
כמה קרדיט AI חינם חוקר יכול לקבל בפועל?
רוב החוקרים יכולים לצבור קרדיט AI חינם של ארבע עד חמש ספרות בכל זמן נתון, מכיוון שמעבדות מודלים, פלטפורמות ענן, ספקי GPU ויוזמות מחשוב ציבוריות מפעילות מסלולים אקדמיים נפרדים שאינם מתחרים זה בזה.
אף תוכנית אחת אינה מכסה שנה שלמה של מעבדה. הדפוס שעובד הוא שלוש או ארבע מענקים בינוניים המכסים שכבות שונות של החשבון, מתחדשים במחזורים שונים, ולא מענק גדול אחד שתוקפו פג בבת אחת.
הבעיה הקשה יותר היא גילוי. מסלולי מחקר מוכרזים בשקט, יושבים על תת-דומיינים שאף אחד לא מקשר אליהם, ולעיתים רחוקות מופיעים בסיכומי קרדיטים של סטארט-אפים השולטים בחיפושים. AI Perks עוקב אחר 7.7 מיליון דולר בקרדיטים ב-194 חברות, כולל המסלולים האקדמיים והמחקרים שרוב הרשימות מחמיצות לחלוטין.
טעינת AI מובילה לסטארטאפים
הגש בקשה ישירות דרך התוכניות המאומתות הללו.
Claude (via program) $100,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
OpenAI (via program) $2,500
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Anthropic $20,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
AWS $300,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Google Cloud $350,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Lovable Up to $150
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
אילו ספקים מציעים קרדיטי AI חינם לחוקרים?
המקורות האמינים מתחלקים לארבע קבוצות: מעבדות מודלים קדמיים, ענני היפר-סקייל, ספקי GPU והיסק, ויוזמות מחשוב במימון ציבורי. כל אחד מכסה פריט שונה בחשבון, ולכן הם מצטברים.
גודל המענקים להלן הן להקות נצפות, לא מחירונים מפורסמים. ספקים קובעים פרסים בהתאם לפרויקט, ואותה תוכנית יכולה להניב מספרים שונים מאוד עבור סטודנט דוקטורט יחיד ומעבדה ממומנת למספר שנים.
| ספק | מה הקרדיט מכסה | צורת מענק טיפוסית | הכי חזק עבור |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | טוקנים של API של Claude | צנוע לפרויקטים אישיים, ארבע עד חמש ספרות לעבודה ממומנת | ניתוח מסמכים ארוכי הקשר, מחקר בטיחות ויכולת הסבר |
| OpenAI | שימוש ב-API של מודלי GPT | מענקים קבועים, נפוצים בספרות נמוכה של ארבע ספרות לפרויקט שאושר | מחקרי פיילוט, שכפול בנצ'מרקים |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini, בתוספת מחשוב GPU ו-TPU כללי | אמצע של ארבע ספרות ישירות, גדול יותר דרך מוסד | צוותים הזקוקים למודלים ולמחשוב אימון בחשבון אחד |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI ומחשוב Azure | לרוב ניתנים כהקצאת שימוש ולא כסכום דולרי | גישה מוסדית בקנה מידה אוניברסיטאי |
| AWS | מודלי Bedrock בתוספת נכסי AWS הרחבים יותר | משתנה מאוד לפי מסלול ואזור | מעבדות עם צינורות נתונים שכבר נמצאים ב-AWS |
| NVIDIA | שעות GPU וגישת ענן בכיתת DGX | הקצאת חומרה או מחשוב, לא קרדיט דולרי | ריצות אימון וכיוונון עדין, לא קריאות API |
| Hugging Face | היסק מארח ומענקי GPU קהילתיים | קטן, מהיר, ניתן לחידוש | מערכי נתונים פתוחים, שחרור מודלים, הדגמות ציבוריות |
| Together AI, Groq, Fireworks | היסק של מודלים במשקל פתוח | שכבות חינם נדיבות בתוספת קרדיט מחקר דיסקרציוני | היסק אצווה בנפח גבוה על מודלים מסוג Llama ו-Mistral |
| יוזמות מחשוב לאומיות (ארה"ב, האיחוד האירופי, בריטניה) | קיבולת GPU ציבורית מאוגדת | הקצאות בשעות GPU, מוענקות בסבבים | ריצות אימון שאף ספק בודד לא היה מכסה |
תנאים משתנים באופן חד בין מסלול למסלול, והתנאים המצורפים לפרס הם לעיתים רחוקות אלה שהמועמדים מצפים להם. תנאים נוכחיים לכל אחד מפורטים ב-getaiperks.com.
מדוע הוצאות מחקר AI מתנהגות אחרת בקנה מידה גדול
הוצאות מחקר הן "קופצניות" ולא ליניאריות, מכיוון שהערכה מריצה מחדש את כל מערך הנתונים בכל פעם שמשתנה הנחיה, מודל או פרמטר. חשבון של צוות מוצר גדל עם משתמשים. חשבון מעבדה גדל עם מספר התנאים הניסיוניים, אשר מצטברים מהר הרבה יותר.
זו הסיבה הגדולה ביותר שחוקרים מעריכים בחסר את מה שהם צריכים:
| מניע עלות | למה זה "נושך" במחקר | אפקט מעשי |
|---|---|---|
| הפשטות (Ablations) | כל וריאנט מריץ מחדש את כל סט ההערכה | שולחן אחד יכול לעלות פי 10 עד פי 30 מעבר יחיד |
| שחזוריות | תוצאות חייבות לשרוד הרצה מחדש חודשים מאוחר יותר | אותה הוצאה מתרחשת פעמיים, לפעמים שלוש פעמים |
| הקשר ארוך | מאמרים, תמלילים ובסיסי קוד ממלאים את החלון | עלות לקריאה נופלת קרוב לראש טווח התמחור |
| תיוג אנושי-בלולאה (Human-in-the-loop labelling) | תיוג בסיוע מודל רץ על פני כל הקורפוס | נפח, לא מורכבות, מניע את החשבון |
| בקשות של בוחנים | סיבוב שני מבקש ניסויים שלא תקצבת | הוצאה מגיעה לאחר שנת המענק נסגרה |
שתי השלכות מעשיות. ראשית, היסק באצווה בתור זול באופן דרמטי מקריאות אינטראקטיביות באותו נפח כולל, ורוב עבודות המחקר הן אצווה מעצם טבען. שנית, קרדיטים שווים הרבה יותר כאשר הם מגיעים לפני הניסויים ולא במהלכם, מה שהופך תזמון לחלק מהאסטרטגיה.
טעינת AI מובילה לסטארטאפים
הגש בקשה ישירות דרך התוכניות המאומתות הללו.
Claude (via program) $100,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
OpenAI (via program) $2,500
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Anthropic $20,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
AWS $300,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Google Cloud $350,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Lovable Up to $150
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
מה קרדיטי מחקר מצטברים איתם?
קרדיטים למודלים, קרדיטים למחשוב וקרדיטים לכלים הם שלושה חשבונות נפרדים, ומעבדה המחזיקה רק באחד מהם עדיין משלמת כסף אמיתי.
מחסנית מחקר טיפוסית כוללת ארבע שכבות:
- גישת מודל: טוקנים של API מ-Anthropic, OpenAI, Google או מארח במשקל פתוח
- מחשוב: שעות GPU לאימון, כיוונון עדין וכל דבר מארח עצמי
- נתונים ואחסון: אחסון אובייקטים, מסדי נתונים וקטוריים, Postgres מנוהל
- כלים: מעקב ניסויים, תיוג, תזמור, יכולת צפייה
רוב הספקים בשתי השכבות האחרונות מפעילים שכבות אקדמיות או קוד פתוח שהן נדיבות יותר משכבות הסטארט-אפ שלהם ולעיתים קרובות חינמיות לחלוטין עבור עבודה שפורסמה. אלה גם השכבות שחוקרים שוכחים לשאול עליהן, מכיוון שהמספר הכותרת תמיד על קרדיטים למודלים.
מענקים מוסדיים ואישיים בדרך כלל מצטברים גם כן. הקצאת ענן ברמת מחלקה אינה צורכת בדרך כלל את הקרדיט האישי שחוקר מקבל עבור הפרויקט שלו. AI Perks מכסה אילו קטגוריות תואמות ואילו בלעדיות הדדית.
מדוע תזמון מכריע כמה שווה מענק
זמן ההובלה, לא ערך הכותרת, הוא מה שמכריע כמה מתוך מענק קרדיט מעבדה מצליחה באמת להוציא. שני פרסים בגודל זהה שווים סכומים שונים מאוד בהתאם לאן הם נופלים ביחס לניסויים שהם אמורים לממן.
שלושה דברים הופכים את קרדיטי המחקר לרגישים במיוחד לתזמון:
מסלולים איטיים ומסלולים מיידיים הם מצבי כשל הפוכים. חלק מהפרסים מוכרעים בסבבי סקירה ומגיבים בקצב שלהם. אחרים נתבעים בדקה ומתחילים לספור לאחור ברגע שהם מתקבלים. מעבדה שמתייחסת לשניהם באותו אופן ממתינה לאלה שהיא הייתה צריכה מוקדם ושורפת את אלה שהיא הייתה צריכה מאוחר.
שכבת הכלים והנתונים היא השקטה. קל להמעיט בערכה לצד קרדיטי מודלים בכותרות, והיא השכבה שמסירה את העלויות החוזרות הנשארות זמן רב לאחר שקרדיטי המודלים נעלמו.
תוכניות זזות. מסלולי מחקר נפתחים, נסגרים ומשנים גודל הרבה יותר תדיר מתוכניות סטארט-אפ, וחלון שהוחמץ יכול לעלות במחזור מענק מלא. אילו מסלולים פעילים כעת, וכיצד חוקרים מפיקים את המרב מאלה שהם זכאים להם, זה מה ש-AI Perks מתחזק.
טעינת AI מובילה לסטארטאפים
הגש בקשה ישירות דרך התוכניות המאומתות הללו.
Claude (via program) $100,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
OpenAI (via program) $2,500
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Anthropic $20,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
AWS $300,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Google Cloud $350,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Lovable Up to $150
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
מה חוקרים מבינים לא נכון לגבי קרדיטי AI חינם
הטעות היקרה ביותר היא התייחסות לקרדיטים כהנחה במקום כמועד אחרון. כמעט כולם מוגבלים בזמן, וקרדיט שלא נוצל פשוט מוחזר לספק.
השגיאות החוזרות:
הגשה לספק אחד. שיעורי האישור אינם גבוהים מספיק בשום מקום כדי להפוך הגשה יחידה לאסטרטגיה. ארבע הגשות עם שלוש אישורים עדיפות על הגשה אחת מלוטשת בקפידה.
הנחה שתוכנית סטארט-אפ אינה כוללת אקדמאים. רבות מהן לא, במיוחד עבור חברות בת, חברות המקושרות למעבדות וחוקרים הממנפים את עבודתם. נתח מפתיע מה-7.7 מיליון דולר שנעקבים ב-AI Perks פתוח לחוקרים שחושבים שזה לא בשבילם.
התעלמות ממודלים במשקל פתוח. נתח גדול מעבודות המחקר פועלות היטב במודלים במשקל פתוח בעלות נמוכה משמעותית ממודלים קדמיים. שמירת קרדיטים קדמיים לקריאות שבאמת זקוקות ליכולת קדמית יכולה להכפיל את זמן הריצה האפקטיבי.
תקצוב למאמר ולא לתגובה. ניסויים מבוקשים על ידי בוחנים מגיעים באופן קבוע לאחר שפג תוקף הקרדיטים. החזיקו עתודה.
לעולם לא להגיש בקשה מחדש. חידושים ומענקים שניים נפוצים, ורוב החוקרים לא מבקשים. פרויקט שהושלם עם תוצרים שפורסמו הוא בקשה חזקה יותר מהבקשה שזכתה במענק הראשון.
שאלות נפוצות
האם אני צריך שיוך אוניברסיטאי כדי לקבל קרדיטי AI למחקר?
לא תמיד. חלק מהמסלולים מסתכלים מעבר לאוניברסיטאות ואחרים לא, ואלה שכן נוטים לשקול רישום פומבי של תוצרים בכבדות רבה יותר מאשר כתובת דוא"ל מוסדית. זה משתנה מספיק בין ספקים ששווה לבדוק מסלול אחר מסלול במקום להניח כך או אחרת. אילו מהם פתוחים לחוקרים ללא שיוך מפורטים ב-getaiperks.com.
כמה שווים קרדיטי AI חינם לחוקרים בסך הכל?
קבוצה מתואמת היטב של הגשות נוחתת בדרך כלל בטווח של ארבע עד חמש ספרות בכל זמן נתון, כאשר הקצאות מחשוב ציבוריות מוסיפות שעות GPU במקום דולרים. מעבדות ממומנות מגיעות גבוה יותר. AI Perks עוקב אחר 7.7 מיליון דולר בקרדיטים ב-194 חברות, כולל מסלולי המחקר שרוב הסיכומים משמיטים לחלוטין.
האם אני יכול להשתמש בקרדיטי מחקר עבור סטארט-אפ שיוצא מהמעבדה שלי?
בדרך כלל לא באותו מענק. מסלולי מחקר ומסלולים מסחריים נשמרים בנפרד על ידי עיצוב אצל רוב הספקים. המסלול הטוב יותר הוא להחזיק את שניהם: פרס מחקר לעבודה האקדמית ומסלול סטארט-אפ נפרד לחברה. השניים לעולם אינם מתנגשים, והקטגוריות ממופות ב-getaiperks.com.
האם מודלים במשקל פתוח הם תחליף אמיתי לקרדיטים קדמיים?
עבור הרבה מהמחקר, כן. סיווג, חילוץ, הטבעה ותיוג אצווה פועלים היטב במודלים במשקל פתוח בעלות נמוכה משמעותית ממודלים קדמיים. מודלים קדמיים מצדיקים את עלותם בהיגיון ארוך הקשר ובייצור קשה. פיצול עבודת המחקר בין שניהם הוא הדרך שבה מעבדות גורמות למענק קרדיט קבוע להספיק לשנה מלאה.
מה קורה כשפג תוקף קרדיטי המחקר?
קרדיט שלא נוצל מופקר בכמעט כל תוכנית, והארכות הן דיסקרציוניות במקרה הטוב. זו הסיבה שתזמון חשוב יותר מערך כולל: מענק שנתבע לפני תכנון הניסויים מבוזבז לעיתים קרובות בחציו. התנהגות פקיעת תוקף משתנה באופן חד לפי ספק, לכן אשר זאת לפני שתקבל מענק ולא לאחריו.
האם מענקי GPU וקרדיטי API נחשבים לאותו דבר?
לא, והבלבול ביניהם הוא טעות תכנון נפוצה. הקצאות GPU מכסות אימון, כיוונון עדין והיסק מארח עצמי. קרדיטי API מכסים קריאות למודל מארח. מעבדה שעושה את שניהם זקוקה לשניהם, והחזקת רק אחד עדיין משאירה חשבון חי על השני.
הרץ את הניסויים. תן לספקים לממן את המחשוב.
