AI Perks menyediakan akses kepada diskaun eksklusif, kredit dan tawaran untuk alat AI, perkhidmatan awan dan API bagi membantu startup dan pembangun menjimatkan wang.
Berapa Banyak Kredit AI Percuma yang Boleh Diperoleh Makmal Universiti?
Makmal yang memohon di ketiga-tiga peringkat - institusi, penyelidik utama, dan pelajar - biasanya memegang empat hingga lima angka kredit AI pada satu masa, kerana peringkat tersebut dianugerahkan oleh orang yang berbeza dan tidak saling membatalkan.
Kesilapan adalah menganggap makmal sebagai satu pemohon. Ia adalah tiga pemohon yang memakai satu lencana: institusi, yang boleh memegang peruntukan awan yang dirundingkan; PI, yang boleh memegang kredit yang dikaitkan dengan projek yang dinamakan; dan setiap pelajar, yang boleh menuntut peringkat pendidikan atas nama mereka sendiri.
Tiada satu geran pun yang meliputi tahun makmal. Tiga geran sederhana dalam kitaran pembaharuan yang berbeza biasanya melakukannya. AI Perks menjejaki RM37.3 Juta dalam kredit di 194 syarikat, termasuk trek akademik yang dilepaskan oleh senarai ringkasan kredit permulaan.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
ChatGPT $80
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Gemini $240
Layak untuk permulaan peringkat awal
GitHub Up to $120
Layak untuk permulaan peringkat awal
Notion $120
Layak untuk permulaan peringkat awal
Figma $1,080
Layak untuk permulaan peringkat awal
Perplexity $84
Layak untuk permulaan peringkat awal
Penyedia Mana yang Menawarkan Kredit AI Percuma untuk Makmal Universiti?
Sumber yang boleh dipercayai terbahagi kepada empat kumpulan: makmal model sempadan, awan berskala hiperskala, vendor inferensi GPU dan berat terbuka, dan inisiatif pengkomputeran yang dibiayai awam. Setiap satunya meliputi item baris yang berbeza, itulah sebabnya makmal boleh memegang beberapa pada satu masa.
Saiz geran di bawah adalah jalur yang diperhatikan, bukan senarai harga. Anugerah bersaiz projek, jadi trek yang sama menghasilkan nombor yang sangat berbeza untuk kumpulan dua pelajar dan makmal berbayar selama bertahun-tahun.
| Penyedia | Apa yang dilindungi oleh kredit | Bentuk geran biasa | Paling sesuai untuk makmal |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Token API Claude | Sederhana untuk projek kecil, empat hingga lima angka untuk kerja berbayar | Bacaan konteks panjang kertas, transkrip dan pangkalan kod |
| OpenAI | Penggunaan API model GPT | Anugerah tetap, biasanya empat angka rendah setiap projek yang diluluskan | Kajian perintis, pengeluaran semula penanda aras |
| Google Cloud | Vertex AI dan Gemini, ditambah pengkomputeran GPU dan TPU | Empat angka pertengahan secara langsung, lebih besar secara material melalui institusi | Kumpulan yang memerlukan model dan pengkomputeran latihan pada satu bil |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI dan pengkomputeran Azure umum | Selalunya peruntukan penggunaan daripada angka dolar | Akses seluruh kampus dirundingkan secara pusat |
| AWS | Model Bedrock ditambah lagi harta AWS yang lebih luas | Bervariasi mengikut trek dan wilayah | Makmal yang saluran paip datanya sudah berada di AWS |
| NVIDIA | Jam GPU dan akses awan kelas DGX | Peruntukan perkakasan atau pengkomputeran, bukan kredit dolar | Larian latihan dan penalaan halus, bukan panggilan API |
| Hugging Face | Inferensi yang dihoskan dan geran GPU komuniti | Kecil, cepat, boleh diperbaharui | Set data terbuka, keluaran model, demo awam |
| Together AI, Groq, Fireworks | Inferensi model berat terbuka | Tahap percuma yang murah hati ditambah kredit akademik budi bicara | Anotasi dan pengekstrakan pukal berketumpatan tinggi |
| Inisiatif pengkomputeran negara | Kapasiti GPU awam terkumpul | Peruntukan dalam jam GPU, dianugerahkan dalam pusingan | Larian latihan yang tidak boleh dilindungi oleh geran satu vendor |
Kelayakan berbeza tajam mengikut trek, dan setiap badan penganugerahan menetapkan kriterianya sendiri dan bukannya mengikut sebarang standard umum. Terma semasa untuk setiap disenaraikan di getaiperks.com.
Mengapa Bil AI Makmal Berkelakuan Berbeza Daripada Permulaan
Bil AI permulaan meningkat dengan pengguna. Makmal meningkat dengan bilangan pekerja dan dengan keadaan eksperimental, dan yang kedua berlipat ganda jauh lebih pantas daripada yang dianggarkan oleh sesiapa pun.
| Pemandu kos | Mengapa ia menggigit di makmal | Kesan praktikal |
|---|---|---|
| Alat per kerusi | Pembantu dan rakan kod dinilai setiap orang | Setiap pelajar baharu menambah kos bulanan tetap yang tidak pernah jatuh |
| Ablasi | Satu jadual hasil menjalankan semula keseluruhan set penilaian berkali-kali | Satu jadual tunggal boleh menelan kos 10x hingga 30x satu laluan |
| Kebolehulangan | Hasil mesti bertahan daripada dijalankan semula beberapa bulan kemudian | Perbelanjaan yang sama berlaku dua kali, kadang-kadang tiga kali |
| Beban pengajaran | Kursus 100 pelajar adalah perintah yang berbeza daripada makmal 8 | Jumlah, bukan kerumitan, memacu bil |
| Konteks panjang | Kertas dan pangkalan kod memenuhi tetingkap | Kos per panggilan berada di bahagian atas julat harga |
| Permintaan penyemak | Pusingan kedua meminta eksperimen yang tiada siapa anggarkan | Perbelanjaan tiba selepas tahun geran ditutup |
Tiga tuas mengubah aritmetik, dan hampir semua kerja makmal layak mendapatnya. Titik akhir pukal dan beratur dinilai jauh di bawah kadar segerak. Cache prompt menjadikan gesaan sistem atau dokumen berulang lebih murah selepas panggilan pertama. Dan klasifikasi, pengekstrakan dan penyematan pukal berjalan lancar pada model berat terbuka, membebaskan kredit sempadan untuk panggilan yang memerlukannya.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
ChatGPT $80
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Gemini $240
Layak untuk permulaan peringkat awal
GitHub Up to $120
Layak untuk permulaan peringkat awal
Notion $120
Layak untuk permulaan peringkat awal
Figma $1,080
Layak untuk permulaan peringkat awal
Perplexity $84
Layak untuk permulaan peringkat awal
Siapa yang Harus Memegang Kredit, dan Mengapa Ia Penting
Kredit yang dianugerahkan kepada satu orang dan dibelanjakan oleh keseluruhan pasukan adalah cara paling biasa makmal membakar geran berbulan-bulan lebih awal. Kunci bersama yang dikongsi oleh lapan orang tidak mempunyai atribusi, tiada siling per projek, dan tiada cara untuk membezakan gelung penilaian yang tidak terkawal daripada penggunaan biasa sehingga baki habis.
Tiga keputusan yang patut dibuat sebelum kunci pertama dikeluarkan:
Keluarkan kunci setiap orang atau setiap projek, jangan sekali-kali setiap makmal. Setiap penyedia utama menyokong kunci peringkat ruang kerja dengan had perbelanjaan berasingan, dan menyediakannya adalah jam pentadbiran paling bernilai yang akan dibelanjakan oleh makmal.
Simpan penggunaan pengajaran berasingan daripada penggunaan penyelidikan. Ia sering dinilai secara berbeza semasa pembaharuan, dan kursus yang secara senyap-senyap menggunakan geran penyelidikan sukar untuk dipertahankan apabila memohon geran seterusnya.
Semak di mana akaun itu berada. Kredit dalam akaun peribadi menjadi masalah perolehan dan tadbir urus data kemudiannya, terutamanya dengan data pelajar atau kerja di bawah kelulusan etika. Perjanjian institusi wujud untuk perkara ini, dan berada di bawah IT pusat.
Kredit AI Makmal Universiti Boleh Timbun Dengan Apa?
Kredit model, pengkomputeran, storan dan alat adalah empat bil berasingan, dan makmal yang hanya memegang yang pertama masih membayar wang sebenar setiap bulan.
- Akses model: Token API daripada Anthropic, OpenAI, Google, atau hos berat terbuka
- Pengkomputeran: Jam GPU untuk latihan, penalaan halus dan inferensi yang dihoskan sendiri
- Data dan storan: storan objek, pangkalan data vektor, Postgres terurus
- Alat: penjejakan eksperimen, anotasi, orkestrasi, kebolehlihatan
Dua lapisan terakhir adalah tempat makmal meninggalkan paling banyak. Penyedia data dan alat menjalankan peringkat akademik yang selalunya lebih baik daripada peringkat permulaan mereka. Tiada siapa yang bertanya, kerana nombor utama sentiasa kredit model.
Lapisan juga timbun di seluruh pemegang. Peruntukan awan peringkat jabatan tidak biasanya menggunakan kredit yang dianugerahkan PI untuk projek tertentu, dan kedua-duanya tidak menyentuh apa yang dituntut oleh pelajar pada peringkat pendidikan. AI Perks merangkumi kategori mana yang serasi dan mana yang saling eksklusif.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
ChatGPT $80
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Gemini $240
Layak untuk permulaan peringkat awal
GitHub Up to $120
Layak untuk permulaan peringkat awal
Notion $120
Layak untuk permulaan peringkat awal
Figma $1,080
Layak untuk permulaan peringkat awal
Perplexity $84
Layak untuk permulaan peringkat awal
Adakah Masa Anugerah Penting?
Lebih daripada jumlah utama. Masa utama merentasi sumber ini berbeza mengikut satu magnitud, jadi makmal yang menganggapnya boleh ditukar ganti akhirnya memegang kredit yang tidak boleh dibelanjakan dan menunggu kredit yang diperlukan sekarang.
Masa utama tidak sekata. Sesetengah sumber menjawab hampir serta-merta dan yang lain dijalankan dalam pusingan semakan, jadi kalendar, bukan saiz anugerah, memutuskan apa yang sebenarnya tersedia apabila eksperimen sedia untuk dijalankan.
Jam biasanya bermula pada penerimaan, bukan pada penggunaan pertama. Elaun yang diterima sebelum kerja direka akan menghabiskan sebahagian daripada hayatnya terbiar, yang merupakan cara paling senyap untuk kehilangan kebanyakan nilainya.
Terma bergerak. Trek akademik dibuka, ditutup dan bersaiz semula jauh lebih kerap daripada trek permulaan, dan penulisan semula tahun lepas secara aktif mengelirukan. Apa yang aktif hari ini dijejaki di getaiperks.com.
Apa yang Makmal Salah Fahami Tentang Kredit AI Percuma
Kesalahan paling mahal adalah menganggap kredit sebagai diskaun dan bukannya tarikh akhir. Hampir semua daripadanya mempunyai had masa, dan kredit yang tidak dibelanjakan dikembalikan kepada penyedia dan bukannya untuk tahun hadapan.
Memohon kepada satu penyedia. Kadar kelulusan di mana-mana tidak membenarkan satu permohonan sebagai strategi. Empat permohonan dengan tiga kelulusan adalah lebih baik daripada satu penyerahan yang digilap.
Membeli kerusi untuk semua orang. Alat per individu meningkat dengan gambar kumpulan. Kumpulan lesen bersama untuk orang yang membuat kod setiap hari biasanya satu pertiga daripada kos.
Menganggap program permulaan mengecualikan ahli akademik. Ramai yang tidak, terutamanya untuk spin-out dan syarikat yang bergabung dengan makmal. Bahagian yang signifikan daripada RM37.3 Juta yang dijejaki di AI Perks terbuka kepada makmal yang menganggapnya bukan untuk mereka.
Tidak pernah memohon semula. Pembaharuan adalah perkara biasa dan kebanyakan kumpulan tidak pernah bertanya. Menganggap anugerah sebagai acara sekali sahaja secara senyap-senyap meninggalkan kitaran seterusnya tidak dituntut.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
ChatGPT $80
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Gemini $240
Layak untuk permulaan peringkat awal
GitHub Up to $120
Layak untuk permulaan peringkat awal
Notion $120
Layak untuk permulaan peringkat awal
Figma $1,080
Layak untuk permulaan peringkat awal
Perplexity $84
Layak untuk permulaan peringkat awal
Soalan Lazim
Adakah makmal universiti layak untuk program kredit AI permulaan?
Selalunya ya, terutamanya di mana makmal mempunyai spin-out, rakan kongsi komersial, atau produk yang dibina di atas penyelidikannya. Trek akademik dan trek permulaan dinilai secara berasingan, jadi makmal boleh ditolak oleh satu dan diluluskan oleh yang lain. Program mana yang menerima pemohon akademik disenaraikan di getaiperks.com.
Berapa nilai kredit AI percuma untuk makmal universiti?
Makmal yang memohon di peringkat institusi, PI dan pelajar biasanya memegang empat hingga lima angka pada satu-satu masa, dengan peruntukan GPU awam menambah jam pengkomputeran dan bukannya dolar di atasnya. Kumpulan yang dibiayai mencapai lebih tinggi. AI Perks menjejaki RM37.3 Juta dalam kredit di 194 syarikat di getaiperks.com.
Bolehkah geran PI dan peruntukan awan universiti dipegang pada masa yang sama?
Biasanya ya. Ia dianugerahkan oleh badan yang berbeza terhadap kriteria yang berbeza, dan satu tidak biasanya menggunakan yang lain. Konflik timbul terutamanya apabila projek yang sama dinamakan dua kali untuk kos yang sama, yang merupakan masalah pelaporan dan bukannya masalah kelayakan.
Patutkah pelajar masing-masing mempunyai akaun sendiri, atau patut makmal berkongsi satu kunci?
Kunci berasingan, sentiasa. Kunci kongsi memusnahkan atribusi, menjadikan bajet per projek mustahil, dan mengubah satu skrip yang tidak terkawal menjadi geran yang dibelanjakan. Ruang kerja penyedia menyokong had perbelanjaan per kunci tanpa kos tambahan. Akaun kongsi juga merumitkan sebarang semakan kemudian tentang siapa yang menyentuh data sensitif atau yang diluluskan etika.
Adakah model berat terbuka cukup baik untuk kerja makmal sebenar?
Untuk sebahagian besar daripadanya, ya. Klasifikasi, pengekstrakan, penyematan dan anotasi pukal berjalan lancar pada model berat terbuka pada sebahagian kecil daripada harga sempadan. Model sempadan mendapat kos mereka pada penaakulan konteks panjang dan penjanaan yang sukar. Membahagikan beban kerja adalah cara geran tetap meliputi keseluruhan program penyelidikan dan bukannya satu eksperimen.
Apa yang berlaku kepada kredit makmal yang tidak digunakan?
Mereka hilang hampir dalam setiap program, dan lanjutan adalah budi bicara. Inilah sebabnya penjujukan lebih penting daripada jumlah utama: geran yang diterima sebelum eksperimen direka hilang sebahagian besar nilainya. Kelakuan tamat tempoh berbeza mengikut penyedia.
Jalankan makmal. Biarkan penyedia membiayai pengkomputeran.
