연구원은 실제로 얼마나 많은 무료 AI 크레딧을 받을 수 있을까요?
대부분의 연구원은 모델 연구소, 클라우드 플랫폼, GPU 공급업체 및 공개 컴퓨팅 이니셔티브가 서로 경쟁하지 않는 별도의 학술 트랙을 운영하기 때문에 한 번에 4~5자리 금액의 무료 AI 크레딧을 확보할 수 있습니다.
단일 프로그램으로 연구실의 1년 전체를 충당할 수는 없습니다. 작동하는 패턴은 한 번에 모두 만료되는 대규모 단일 보조금보다는, 청구서의 여러 계층을 충당하는 3~4개의 중간 규모 보조금을 다른 주기로 갱신하는 것입니다.
더 어려운 문제는 발견입니다. 연구 트랙은 조용히 발표되고, 아무도 링크하지 않는 하위 도메인에 있으며, 검색을 지배하는 스타트업 크레딧 목록에는 거의 나타나지 않습니다. AI Perks는 학술 및 연구 트랙을 포함하여 194개 회사에 걸쳐 770만 달러의 크레딧을 추적하며, 대부분의 목록에서는 완전히 누락됩니다.
어떤 공급업체가 연구원을 위한 무료 AI 크레딧을 제공하나요?
신뢰할 수 있는 출처는 4가지 그룹으로 나뉩니다. 최첨단 모델 연구소, 하이퍼스케일 클라우드, GPU 및 추론 공급업체, 그리고 정부 지원 컴퓨팅 이니셔티브입니다. 각 그룹은 다른 항목을 충당하며, 이것이 바로 크레딧이 쌓이는 이유입니다.
아래 보조금 규모는 관찰된 범위이며 게시된 가격 목록이 아닙니다. 공급업체는 프로젝트에 따라 보조금 규모를 결정하며, 동일한 프로그램이라도 개인 박사 과정 학생과 다년간 자금을 지원받는 연구실에 대해 매우 다른 금액을 제공할 수 있습니다.
| 공급업체 | 크레딧이 충당하는 내용 | 일반적인 보조금 형태 | 가장 강력한 분야 |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Claude API 토큰 | 개인 프로젝트에 대한 적당한 규모, 자금을 지원받는 작업에 대한 4~5자리 금액 | 장기 문서 분석, 안전 및 해석 가능성 연구 |
| OpenAI | GPT 모델 API 사용 | 승인된 프로젝트당 일반적으로 4자리 금액의 소규모 고정 보조금 | 파일럿 연구, 벤치마크 재현 |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini, plus 일반 GPU 및 TPU 컴퓨팅 | 4자리 금액의 직접 지원, 기관을 통해 더 큰 규모 | 한 번의 청구서로 모델 및 훈련 컴퓨팅이 필요한 팀 |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI 및 Azure 컴퓨팅 | 달러 금액보다는 사용량 할당으로 종종 부여됨 | 대학 규모의 기관 접근 |
| AWS | Bedrock 모델 plus 더 넓은 AWS 생태계 | 트랙 및 지역에 따라 크게 다름 | 이미 AWS에서 데이터 파이프라인을 운영 중인 연구실 |
| NVIDIA | GPU 시간 및 DGX 클래스 클라우드 접근 | 달러 크레딧이 아닌 하드웨어 또는 컴퓨팅 할당 | API 호출이 아닌 훈련 및 미세 조정 실행 |
| Hugging Face | 호스팅된 추론 및 커뮤니티 GPU 보조금 | 작고 빠르며 갱신 가능 | 공개 데이터셋, 모델 릴리스, 공개 데모 |
| Together AI, Groq, Fireworks | 오픈 가중치 모델 추론 | 관대한 무료 티어 plus 재량 연구 크레딧 | Llama 및 Mistral 클래스 모델에 대한 대규모 배치 추론 |
| 국가 컴퓨팅 이니셔티브 (미국, EU, 영국) | 집계된 공개 GPU 용량 | GPU 시간 할당, 주기적으로 지급 | 단일 공급업체 보조금으로는 충당되지 않는 훈련 실행 |
약관은 트랙마다 크게 다르며, 보조금에 첨부된 조건은 신청자가 예상하는 것과 다른 경우가 많습니다. 각 항목의 현재 약관은 getaiperks.com에 나와 있습니다.
연구 AI 지출이 규모에 따라 다르게 작동하는 이유
평가 시 프롬프트, 모델 또는 매개변수가 변경될 때마다 전체 데이터 세트를 다시 실행하기 때문에 연구 지출은 선형적이 아닌 급증합니다. 제품 팀의 청구서는 사용자 수에 따라 증가합니다. 연구실의 청구서는 실험 조건 수에 따라 증가하며, 이는 훨씬 더 빠르게 복합적으로 증가합니다.
이것이 연구원들이 필요한 것을 과소평가하는 가장 큰 이유입니다.
| 비용 동인 | 연구에서 문제가 되는 이유 | 실제 효과 |
|---|---|---|
| Ablations | 모든 변형은 전체 평가 세트를 다시 실행합니다 | 하나의 테이블은 단일 패스보다 10배에서 30배 더 비쌀 수 있습니다 |
| 재현성 | 결과는 몇 달 후에도 다시 실행해도 유지되어야 합니다 | 동일한 지출이 두 번, 때로는 세 번 발생합니다 |
| 긴 맥락 | 논문, 녹취록 및 코드베이스가 창을 채웁니다 | 호출당 비용이 가격 범위의 상단에 가깝습니다 |
| 인간 참여 레이블링 | 모델 지원 주석은 전체 코퍼스에 걸쳐 실행됩니다 | 복잡성이 아닌 볼륨이 청구서를 결정합니다 |
| 검토자 요청 | 2차 검토는 예산에 없던 실험을 요청합니다 | 보조금 연도가 마감된 후 지출이 발생합니다 |
두 가지 실질적인 결과가 있습니다. 첫째, 배치 및 대기열 추론은 동일한 총 볼륨에서 대화형 호출보다 훨씬 저렴하며, 대부분의 연구 워크로드는 본질적으로 배치입니다. 둘째, 크레딧은 실험 중에 도착하는 것보다 실험 전에 도착할 때 훨씬 더 가치가 있으며, 이는 타이밍이 전략의 일부가 되도록 합니다.
연구 크레딧은 무엇과 함께 쌓을 수 있나요?
모델 크레딧, 컴퓨팅 크레딧 및 도구 크레딧은 세 가지 별도의 청구서이며, 이 중 하나만 보유한 연구실은 여전히 실제 돈을 지불해야 합니다.
일반적인 연구 스택에는 네 가지 계층이 있습니다.
- 모델 접근: Anthropic, OpenAI, Google 또는 오픈 가중치 호스트의 API 토큰
- 컴퓨팅: 훈련, 미세 조정 및 자체 호스팅되는 모든 것에 대한 GPU 시간
- 데이터 및 스토리지: 객체 스토리지, 벡터 데이터베이스, 관리형 Postgres
- 도구: 실험 추적, 주석, 오케스트레이션, 관찰 가능성
마지막 두 계층의 대부분의 공급업체는 스타트업 계층보다 더 관대하고 공개된 작업에는 종종 무료인 학술 또는 오픈 소스 계층을 운영합니다. 또한 연구원들이 헤드라인 숫자가 항상 모델 크레딧에 있기 때문에 묻는 것을 잊어버리는 계층입니다.
기관 및 개인 보조금도 일반적으로 함께 쌓입니다. 학과 수준의 클라우드 할당은 연구원이 자신의 프로젝트에 대해 받는 개별 크레딧을 일반적으로 소비하지 않습니다. AI Perks는 호환되는 범주와 상호 배타적인 범주를 추적합니다.
타이밍이 보조금의 가치를 결정하는 이유
보조금의 헤드라인 가치가 아니라 리드 타임이 연구실이 실제로 지출할 수 있는 크레딧 보조금의 양을 결정합니다. 동일한 규모의 두 보조금은 자금을 지원하려는 실험과 비교할 때 어느 위치에 있느냐에 따라 매우 다른 가치를 갖습니다.
연구 크레딧을 유난히 타이밍에 민감하게 만드는 세 가지 요인이 있습니다.
느린 트랙과 즉각적인 트랙은 반대되는 실패 모드입니다. 일부 보조금은 검토 라운드에서 결정되고 자체 속도로 답변됩니다. 다른 것들은 1분 안에 청구되며 수락되는 순간부터 카운트다운이 시작됩니다. 둘 다 동일하게 취급하는 연구실은 초기에 필요했던 것을 기다리고, 늦게 필요했던 것을 태워버립니다.
도구 및 데이터 계층은 조용한 계층입니다. 헤드라인 모델 크레딧에 비해 과소평가하기 쉽고, 모델 크레딧이 사라진 후에도 오랫동안 지속되는 반복 비용을 제거하는 계층입니다.
프로그램이 이동합니다. 연구 트랙은 스타트업 프로그램보다 훨씬 더 자주 열리고, 닫히고, 크기가 조정되며, 놓친 창은 전체 보조금 주기를 잃을 수 있습니다. 현재 어떤 트랙이 활성화되어 있으며 연구원이 자격이 있는 트랙을 최대한 활용하는 방법은 AI Perks가 유지 관리하는 것입니다.
연구원들이 무료 AI 크레딧에 대해 잘못 생각하는 것
가장 비싼 실수는 크레딧을 할인으로 취급하는 것이지 마감일로 취급하는 것이 아닙니다. 거의 모든 크레딧은 시간 제한이 있으며, 사용하지 않은 크레딧은 단순히 공급업체에 반환됩니다.
반복되는 오류:
한 공급업체에만 신청하는 것. 승인율이 충분히 높지 않아 단일 신청으로는 전략이 될 수 없습니다. 3번의 승인을 받은 4번의 신청이 1번의 신중하게 다듬어진 제출물보다 낫습니다.
스타트업 프로그램이 학술 연구원을 배제한다고 가정하는 것. 많은 경우 그렇지 않습니다. 특히 스핀아웃, 연구실 제휴 회사 및 자신의 작업을 상업화하는 연구원의 경우 더욱 그렇습니다. AI Perks에서 추적된 770만 달러 중 상당 부분은 자신에게 해당되지 않는다고 가정하는 연구원들에게도 열려 있습니다.
오픈 가중치 모델을 무시하는 것. 많은 연구 워크로드는 최첨단 가격의 일부만으로도 오픈 가중치 모델에서 완벽하게 작동합니다. 최첨단 크레딧을 실제로 최첨단 기능이 필요한 호출에만 예약하면 효과적인 지속 시간을 두 배로 늘릴 수 있습니다.
논문은 예상하지만 반박은 예상하지 못하는 것. 검토자 요청 실험은 크레딧이 만료된 후에 정기적으로 도착합니다. 예비비를 확보하세요.
재신청하지 않는 것. 갱신 및 두 번째 보조금은 일반적이며, 대부분의 연구원은 요청하지 않습니다. 공개된 결과물이 있는 완료된 프로젝트는 첫 번째 보조금을 받은 프로젝트보다 더 강력한 신청입니다.
자주 묻는 질문
연구 AI 크레딧을 받으려면 대학 소속이 필요한가요?
항상 그렇지는 않습니다. 일부 트랙은 대학을 넘어서서 평가하고 다른 트랙은 그렇지 않으며, 대학을 넘어서 평가하는 트랙은 기관 이메일 주소보다 공개된 결과 기록을 더 중요하게 평가하는 경향이 있습니다. 공급업체마다 충분히 다르기 때문에 어느 쪽으로든 가정하기보다는 트랙별로 확인하는 것이 좋습니다. 소속 없는 연구원에게 열려 있는 트랙은 getaiperks.com에 나와 있습니다.
연구원들을 위한 무료 AI 크레딧은 총 얼마의 가치가 있나요?
잘 구성된 신청 세트는 일반적으로 한 번에 4~5자리 금액에 달하며, 공개 컴퓨팅 할당은 달러 대신 GPU 시간을 추가합니다. 자금을 지원받는 연구실은 더 높은 금액에 도달합니다. AI Perks는 대부분의 목록에서 완전히 제외되는 연구 트랙을 포함하여 194개 회사에 걸쳐 770만 달러의 크레딧을 추적합니다.
제 연구실에서 스핀아웃한 스타트업에 연구 크레딧을 사용할 수 있나요?
일반적으로 동일한 보조금으로는 불가능합니다. 대부분의 공급업체에서는 연구 트랙과 상업 트랙을 의도적으로 분리합니다. 더 나은 방법은 두 가지 모두 보유하는 것입니다. 학술 연구를 위한 연구 보조금과 회사에 대한 별도의 스타트업 트랙입니다. 두 가지는 거의 충돌하지 않으며, 범주는 getaiperks.com에 매핑되어 있습니다.
오픈 가중치 모델이 최첨단 크레딧을 대체할 수 있나요?
연구의 많은 부분에 대해 그렇습니다. 분류, 추출, 임베딩 및 대량 주석은 최첨단 가격의 일부만으로도 오픈 가중치 모델에서 잘 작동합니다. 최첨단 모델은 장기 추론 및 어려운 생성에서 비용을 충당합니다. 두 가지를 분할하는 것이 연구실이 고정된 크레딧 보조금을 1년 전체 동안 지속되도록 하는 방법입니다.
연구 크레딧이 만료되면 어떻게 되나요?
대부분의 프로그램에서는 사용되지 않은 크레딧이 몰수되며, 연장은 기껏해야 재량입니다. 이것이 타이밍이 총 가치보다 더 중요한 이유입니다. 실험이 설계되기 전에 청구된 보조금은 종종 절반이 낭비됩니다. 만료 동작은 공급업체마다 크게 다르므로 보조금을 수락하기 전이 아니라 후에 확인하세요.
GPU 보조금과 API 크레딧은 같은 것으로 간주되나요?
아니요, 그리고 이를 혼동하는 것은 일반적인 계획 오류입니다. GPU 할당은 훈련, 미세 조정 및 자체 호스팅 추론을 포함합니다. API 크레딧은 호스팅된 모델에 대한 호출을 포함합니다. 두 가지 모두를 수행하는 연구실은 둘 다 필요하며, 하나만 보유하는 경우에도 다른 하나에 대한 실시간 청구서가 남아 있습니다.
실험을 실행하세요. 공급업체가 컴퓨팅 비용을 부담하도록 하세요.