AI Perks უზრუნველყოფს ექსკლუზიურ ფასდაკლებებს, კრედიტებსა და შეთავაზებებს AI ინსტრუმენტებზე, ღრუბლოვან სერვისებსა და API-ებზე, რათა დაეხმაროს სტარტაპებსა და დეველოპერებს ფულის დაზოგვაში.
რამდენი უფასო AI კრედიტი შეუძლია მკვლევარს რეალურად მიიღოს?
მკვლევარების უმეტესობას შეუძლია ერთდროულად ოთხიდან ხუთ ციფრამდე უფასო AI კრედიტის მიღება, რადგან მოდელების ლაბორატორიები, ღრუბლოვანი პლატფორმები, GPU-ის მიმწოდებლები და საჯარო გამოთვლითი ინიციატივები აწარმოებენ ცალკეულ აკადემიურ კურსებს, რომლებიც ერთმანეთს არ ეჯიბრებიან.
არც ერთი პროგრამა არ ფარავს ლაბორატორიის სრულ წლიურ ხარჯებს. ეფექტური სქემაა სამი ან ოთხი საშუალო გრანტი, რომელიც ფარავს ხარჯების სხვადასხვა ნაწილს და განახლდება სხვადასხვა ციკლზე, ვიდრე ერთი დიდი გრანტი, რომელიც ერთბაშად იწურება.
უფრო რთული პრობლემაა აღმოჩენა. კვლევის კურსები გამოცხადდება ჩუმად, განთავსდება ქვე-დომენებზე, რომლებსაც არავინ აკავშირებს და იშვიათად გამოჩნდება სტარტაპების კრედიტების მიმოხილვებში, რომლებიც დომინირებს საძიებო სისტემებში. AI Perks აკონტროლებს $7.7M კრედიტს 194 კომპანიაში, მათ შორის აკადემიურ და კვლევით კურსებს, რომლებიც უმეტეს სიებს სრულიად აკლია.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რომელი პროვაიდერები გვთავაზობენ უფასო AI კრედიტებს მკვლევარებისთვის?
სანდო წყაროები ოთხ ჯგუფად იყოფა: ფრონტ-ენდ მოდელების ლაბორატორიები, ჰიპერსკეილის ღრუბლები, GPU და ინფერენსის მიმწოდებლები და საჯაროდ დაფინანსებული გამოთვლითი ინიციატივები. თითოეული ფარავს ხარჯების განსხვავებულ ნაწილს, ამიტომ ისინი ერთმანეთს ავსებენ.
ქვემოთ მოცემული გრანტების ზომები არის დაკვირვებული დიაპაზონები, არა გამოქვეყნებული ფასები. პროვაიდერები აფასებენ ჯილდოებს პროექტის მიხედვით, და ერთი და იგივე პროგრამა შეიძლება წარმოადგინოს ძალიან განსხვავებული ციფრები მარტოხელა PhD სტუდენტისა და დაფინანსებული მრავალწლიანი ლაბორატორიისთვის.
| პროვაიდერი | რას ფარავს კრედიტი | ტიპიური გრანტის ფორმა | უძლიერესი |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Claude API ტოკენები | მოკრძალებული ინდივიდუალური პროექტებისთვის, ოთხი-ხუთი ციფრი დაფინანსებული სამუშაოსთვის | გრძელ-კონტექსტური დოკუმენტების ანალიზი, უსაფრთხოებისა და ინტერპრეტაციის კვლევა |
| OpenAI | GPT მოდელის API გამოყენება | ფიქსირებული გრანტები, ჩვეულებრივ დაბალი ოთხი ციფრი თითო დამტკიცებულ პროექტზე | საპილოტე კვლევები, ბენჩმარკების რეპროდუქცია |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini, პლუს ზოგადი GPU და TPU გამოთვლა | საშუალო ოთხი ციფრი პირდაპირ, უფრო დიდი ინსტიტუტის მეშვეობით | გუნდები, რომლებსაც სჭირდებათ მოდელები და სასწავლო გამოთვლები ერთ ანგარიშზე |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI და Azure გამოთვლა | ხშირად გაცემულია გამოყენების გამოყოფის სახით, ვიდრე დოლარის ოდენობით | უნივერსიტეტის დონის ინსტიტუციური წვდომა |
| AWS | Bedrock მოდელები პლუს უფრო ფართო AWS ინფრასტრუქტურა | ფართოდ განსხვავდება კურსისა და რეგიონის მიხედვით | ლაბორატორიები, რომელთა მონაცემთა მილები უკვე AWS-ზეა |
| NVIDIA | GPU საათები და DGX-კლასის ღრუბლოვანი წვდომა | ტექნიკის ან გამოთვლითი გამოყოფა, არა დოლარის კრედიტი | სასწავლო და დახვეწის სესიები, არა API ზარები |
| Hugging Face | მასპინძელი ინფერენსი და საზოგადოებრივი GPU გრანტები | მცირე, სწრაფი, განახლებადი | ღია მონაცემთა ნაკრები, მოდელის გამოშვებები, საჯარო დემონსტრაციები |
| Together AI, Groq, Fireworks | ღია-წონის მოდელების ინფერენსი | გულუხვი უფასო დონეები პლუს შეხედულებისამებრ კვლევითი კრედიტი | მაღალი მოცულობის ბატჩ ინფერენსი Llama და Mistral კლასის მოდელებზე |
| ეროვნული გამოთვლითი ინიციატივები (აშშ, ევროკავშირი, გაერთიანებული სამეფო) | გაერთიანებული საჯარო GPU სიმძლავრე | გამოყოფილი GPU საათებში, გაცემული რაუნდებში | სასწავლო სესიები, რომლებსაც ერთი პროვაიდერის გრანტი ვერ დაფარავს |
პირობები მკვეთრად განსხვავდება კურსიდან კურსამდე, და ჯილდოსთან დაკავშირებული პირობები იშვიათად შეესაბამება იმას, რასაც კანდიდატები ელოდებიან. თითოეული პროგრამის ამჟამინდელი პირობები ჩამოთვლილია getaiperks.com -ზე.
რატომ იქცევა კვლევის AI ხარჯები განსხვავებულად მასშტაბის დროს
კვლევითი ხარჯები არის პიკური, ვიდრე ხაზოვანი, რადგან შეფასება ყოველ ჯერზე ხელახლა აწარმოებს მთელ მონაცემთა ნაკრს, როდესაც იცვლება მოთხოვნა, მოდელი ან პარამეტრი. პროდუქტის გუნდის ანგარიში იზრდება მომხმარებლებთან ერთად. ლაბორატორიის ანგარიში იზრდება ექსპერიმენტული პირობების რაოდენობასთან ერთად, რომელიც ბევრად უფრო სწრაფად მრავლდება.
ეს არის ერთადერთი ყველაზე დიდი მიზეზი, რის გამოც მკვლევარები არასწორად აფასებენ იმას, რაც მათ სჭირდებათ:
| ხარჯის მამოძრავებელი | რატომ არის ეს პრობლემა კვლევაში | პრაქტიკული ეფექტი |
|---|---|---|
| აბლაციები | ყოველი ვარიანტი ხელახლა აწარმოებს სრულ შეფასების კომპლექტს | ერთი ცხრილი შეიძლება დაჯდეს 10-ჯერ-30-ჯერ უფრო ძვირი, ვიდრე ერთი პასაჟი |
| რეპროდუცირება | შედეგები უნდა გადარჩეს ხელახლა გაშვებას თვეების შემდეგ | იგივე ხარჯი ხდება ორჯერ, ზოგჯერ სამჯერ |
| გრძელი კონტექსტი | ნაშრომები, ტრანსკრიპტები და კოდები ავსებს ფანჯარას | თითოეული ზარის ღირებულება ფასების დიაპაზონის ზედა ნაწილშია |
| ადამიანის მონაწილეობით ლეიბლირება | მოდელით მხარდაჭერილი ანოტაცია მთელ კორპუსზე ვრცელდება | მოცულობა, არა სირთულე, მართავს ანგარიშს |
| რეცენზენტის მოთხოვნები | მეორე რაუნდი ითხოვს ექსპერიმენტებს, რომლებიც არ გქონდათ ბიუჯეტში | ხარჯები მოდის გრანტის წლის დახურვის შემდეგ |
ორი პრაქტიკული შედეგი. პირველ რიგში, ბატჩ და რიგში მდგომი ინფერენსი დრამატულად იაფია, ვიდრე ინტერაქტიული ზარები იმავე საერთო მოცულობით, და კვლევითი სამუშაოების უმეტესობა ბუნებით ბატჩურია. მეორე, კრედიტები ბევრად უფრო ღირებულია, როდესაც ისინი მოდის ექსპერიმენტებამდე, ვიდრე მათ დროს, რაც სტრატეგიის ნაწილს ხდის.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რა შეიძლება დაემატოს კვლევით კრედიტებს?
მოდელების, გამოთვლებისა და ინსტრუმენტების კრედიტები სამი ცალკეული ანგარიშია, და ლაბორატორია, რომელსაც მხოლოდ ერთი მათგანი აქვს, მაინც იხდის რეალურ ფულს.
ტიპიური კვლევითი დასტა შედგება ოთხი ფენისგან:
- მოდელზე წვდომა: API ტოკენები Anthropic-ისგან, OpenAI-ისგან, Google-ისგან ან ღია-წონის ჰოსტისაგან
- გამოთვლა: GPU საათები სასწავლო, დახვეწისა და თვითმასპინძელი ნებისმიერი სამუშაოსთვის
- მონაცემები და შენახვა: ობიექტის შენახვა, ვექტორული მონაცემთა ბაზები, მართვადი Postgres
- ინსტრუმენტები: ექსპერიმენტების თვალყურის დევნება, ანოტაცია, ორკესტრაცია, დაკვირვება
ბოლო ორი ფენის უმეტესობა პროვაიდერი აწარმოებს აკადემიურ ან ღია-სორსულ დონეებს, რომლებიც უფრო გულუხვია, ვიდრე მათი სტარტაპ დონეები და ხშირად სრულიად უფასოა გამოქვეყნებული სამუშაოსთვის. ისინი ასევე ის ფენებია, რომელთა შესახებ მკვლევარები ივიწყებენ კითხვას, რადგან მთავარი ციფრი ყოველთვის მოდელების კრედიტებზეა.
ინსტიტუციური და პირადი გრანტებიც ჩვეულებრივ ერთმანეთს ავსებენ. დეპარტამენტის დონის ღრუბლოვანი გამოყოფა ჩვეულებრივ არ მოიხმარს ინდივიდუალურ კრედიტს, რომელიც მკვლევარს ენიჭება საკუთარი პროექტისთვის. AI Perks ფარავს, რომელი კატეგორიებია თავსებადი და რომელი ურთიერთискლუзивური.
რატომ განსაზღვრავს დრო გრანტის რაოდენობას
ტყვიის დრო, არა მთავარი ღირებულება, განსაზღვრავს, თუ რამდენი კრედიტის გრანტის დახარჯვას შეძლებს ლაბორატორია. ორი იდენტური ზომის ჯილდო განსხვავებულ ღირებულებას ატარებს იმის მიხედვით, თუ სად ეცემა ისინი იმ ექსპერიმენტებთან მიმართებაში, რომელთა დაფინანსებაც მათ უნდა.
სამი რამ კვლევით კრედიტებს განსაკუთრებით დროზე მგრძნობიარე ხდის:
ნელი კურსები და მომენტალური კურსები საპირისპირო წარუმატებელი რეჟიმებია. ზოგიერთი ჯილდო გადაწყდება მიმოხილვის რაუნდებში და პასუხობს საკუთარი ტემპით. სხვები მოთხოვნილია წუთში და იწყებენ უკუთვლას იმ მომენტიდან, როდესაც ისინი დამტკიცდება. ლაბორატორია, რომელიც ორივეს ერთნაირად ექცევა, ელოდება იმას, რაც ადრე სჭირდებოდა და წვავს იმას, რაც გვიან სჭირდებოდა.
ინსტრუმენტებისა და მონაცემების ფენა არის ჩუმი. ადვილია მისი შეუფასებლობა მთავარ მოდელ კრედიტებთან შედარებით, და ეს არის ფენა, რომელიც აშორებს განმეორებად ხარჯებს, რომლებიც გადარჩება მოდელ კრედიტების გაქრობის შემდეგაც.
პროგრამები იცვლება. კვლევითი კურსები იხსნება, იხურება და იცვლის ზომას ბევრად უფრო ხშირად, ვიდრე სტარტაპ პროგრამები, და გამოტოვებულმა ფანჯარამ შეიძლება დაუჯდეს სრული გრანტის ციკლი. რომელი კურსები აქტიურია ამჟამად და როგორ იღებენ მკვლევარები მაქსიმალურ სარგებელს იმ კურსებიდან, რომელთა კვალიფიკაციაც აქვთ, არის ის, რასაც AI Perks ინახავს.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რა ემართება მკვლევარებს უფასო AI კრედიტების შესახებ
ყველაზე ძვირადღირებული შეცდომა არის კრედიტების ფასდაკლებად მიჩნევა, და არა ვადის გასვლის თარიღად. თითქმის ყველა მათგანი დროში შეზღუდულია, და გამოუყენებელი კრედიტი უბრალოდ უბრუნდება პროვაიდერს.
განმეორებადი შეცდომები:
ერთ პროვაიდერზე განაცხადება. დამტკიცების მაჩვენებელი არსად არ არის საკმარისად მაღალი, რომ ერთი განაცხადი სტრატეგიად იქცეს. ოთხი განაცხადი სამი დამტკიცებით ჯობია ერთ ფრთხილად დამუშავებულ წარდგენას.
იმის დაშვება, რომ სტარტაპ პროგრამა გამორიცხავს აკადემიკოსებს. ბევრი არა, განსაკუთრებით გამოყოფისთვის, ლაბორატორიასთან დაკავშირებული კომპანიებისთვის და მკვლევარებისთვის, რომლებიც საკუთარ ნამუშევარს კომერციალიზებენ. AI Perks -ზე თვალყურისმცემი $7.7M-ის გასაკვირი ნაწილი ხელმისაწვდომია მკვლევარებისთვის, რომლებიც თვლიან, რომ ეს მათთვის არ არის.
ღია-წონის მოდელების იგნორირება. კვლევითი სამუშაოების დიდი ნაწილი მშვენივრად მუშაობს ღია-წონის მოდელებზე ფრონტ-ენდ ფასების ფრაქციით. ფრონტ-ენდ კრედიტების დაჯავშნა იმ ზარებისთვის, რომლებსაც ნამდვილად სჭირდება ფრონტ-ენდ შესაძლებლობები, შეუძლია გააორმაგოს ეფექტური რესურსი.
ბიუჯეტირება ნაშრომისთვის და არა პასუხისთვის. რეცენზენტის მიერ მოთხოვნილი ექსპერიმენტები რეგულარულად მოდის კრედიტების ვადის გასვლის შემდეგ. შეინახეთ რეზერვი.
არასდროს ხელახლა განაცხადება. განახლებები და მეორე გრანტები გავრცელებულია, და მკვლევარების უმეტესობა არასდროს ითხოვს. დასრულებული პროექტი გამოქვეყნებული შედეგებით უფრო ძლიერი განაცხადია, ვიდრე ის, ვინც პირველი გრანტი მოიგო.
ხშირად დასმული კითხვები
მჭირდება უნივერსიტეტის აფილირება კვლევითი AI კრედიტების მისაღებად?
არა ყოველთვის. ზოგიერთი კურსი გადადის უნივერსიტეტების მიღმა და სხვები არა, და ისინი, რომლებიც აკეთებენ, მიდრეკილნი არიან უფრო მეტად შეაფასონ საჯარო გამომავალი ჩანაწერები, ვიდრე ინსტიტუციური ელ. ფოსტის მისამართი. ის იმდენად განსხვავდება პროვაიდერებს შორის, რომ ღირს კურსის მიხედვით შემოწმება, ვიდრე რაიმეს დაშვება. რომელი კურსები ღიაა არასამთავრობო მკვლევარებისთვის ჩამოთვლილია getaiperks.com -ზე.
რამდენად ღირს უფასო AI კრედიტები მკვლევარებისთვის ჯამში?
კარგად დალაგებული განაცხადების ნაკრები ჩვეულებრივ ერთდროულად ოთხიდან ხუთ ციფრამდე დიაპაზონში ხვდება, სადაც საჯარო გამოთვლითი გამოყოფები ემატება GPU საათებს, ვიდრე დოლარს. დაფინანსებული ლაბორატორიები უფრო მაღალ შედეგებს აღწევენ. AI Perks აკონტროლებს $7.7M კრედიტს 194 კომპანიაში, მათ შორის კვლევით კურსებს, რომლებიც უმეტეს მიმოხილვებს სრულიად ტოვებს.
შემიძლია თუ არა კვლევითი კრედიტების გამოყენება ჩემი ლაბორატორიიდან გამოყოფილი სტარტაპისთვის?
ჩვეულებრივ არა იმავე გრანტზე. კვლევითი კურსები და კომერციული კურსები განცალკევებულია დიზაინით უმეტეს პროვაიდერებში. უკეთესი გზაა ორივეს ფლობა: კვლევითი ჯილდო აკადემიური სამუშაოსთვის და ცალკე სტარტაპ კურსი კომპანიისთვის. ეს ორი იშვიათად ეწინააღმდეგება ერთმანეთს, და კატეგორიები დახატულია getaiperks.com -ზე.
ღია-წონის მოდელები ნამდვილი შემცვლელია ფრონტ-ენდ კრედიტებისთვის?
კვლევის დიდი ნაწილისთვის, დიახ. კლასიფიკაცია, ექსტრაქცია, დაფუძნება და ბლანკეტური ანოტაცია კარგად მუშაობს ღია-წონის მოდელებზე ფრონტ-ენდ ფასების ფრაქციით. ფრონტ-ენდ მოდელები თავიანთ ღირებულებას ამართლებენ გრძელ-კონტექსტური მსჯელობით და რთული გენერირებით. სამუშაოს გაყოფა ორს შორის არის ის, თუ როგორ აქცევს ლაბორატორიები ფიქსირებულ კრედიტის გრანტს სრულ წელს.
რა ხდება, როდესაც კვლევითი კრედიტების ვადა იწურება?
გამოუყენებელი კრედიტი თითქმის ყველა პროგრამაში იკარგება, ხოლო გაფართოებები საუკეთესო შემთხვევაში სურვილისამებრ ხდება. ამიტომაც თანმიმდევრობა უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე საერთო ღირებულება: გრანტი, რომელიც მოთხოვნილია ექსპერიმენტების დიზაინამდე, ხშირად ნახევრად იკარგება. ვადის გასვლის ქცევა მკვეთრად განსხვავდება პროვაიდერის მიხედვით, ამიტომ დაადასტურეთ ეს გრანტის მიღებამდე, ვიდრე მის შემდეგ.
GPU გრანტები და API კრედიტები ერთნაირია?
არა, და მათი აღრევა დაგეგმვის საერთო შეცდომაა. GPU გამოყოფები ფარავს სასწავლო, დახვეწის და თვითმასპინძელი ინფერენს. API კრედიტები ფარავს მასპინძელი მოდელის ზარებს. ლაბორატორია, რომელიც აკეთებს ორივეს, საჭიროებს ორივეს, და მხოლოდ ერთი ფლობა მაინც ტოვებს მეორეზე აქტიურ ანგარიშს.
გაუშვით ექსპერიმენტები. დაე, პროვაიდერებმა დააფინანსონ გამოთვლები.
