AI Perks zapewnia dostęp do ekskluzywnych zniżek, kredytów i ofert na narzędzia AI, usługi chmurowe i API, aby pomóc startupom i programistom zaoszczędzić pieniądze.
Ile darmowego kredytu AI może faktycznie uzyskać badacz?
Większość badaczy może w dowolnym momencie zebrać cztery do pięciu cyfr darmowego kredytu AI, ponieważ laboratoria modelowe, platformy chmurowe, dostawcy GPU i inicjatywy publicznego przetwarzania danych prowadzą oddzielne ścieżki akademickie, które nie konkurują ze sobą.
Żaden pojedynczy program nie pokrywa pełnego roku pracy laboratorium. Działający wzorzec to trzy lub cztery średnie granty pokrywające różne warstwy rachunku, odnawiane w różnych cyklach, zamiast jednego dużego grantu, który wygasa od razu.
Trudniejszym problemem jest odkrywanie. Ścieżki badawcze są ogłaszane po cichu, znajdują się w subdomenach, do których nikt nie linkuje, i rzadko pojawiają się w zestawieniach kredytów dla startupów, które dominują w wyszukiwaniach. AI Perks śledzi 7,7 mln USD w postaci kredytów w 194 firmach, w tym ścieżki akademickie i badawcze, które większość list pomija całkowicie.
Najlepsze Kredyty AI dla Startupów
Aplikuj bezpośrednio przez te zweryfikowane programy.
Claude (via program) $100,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
OpenAI (via program) $2,500
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Anthropic $20,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
AWS $300,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Google Cloud $350,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Lovable Up to $150
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Którzy dostawcy oferują darmowe kredyty AI dla badaczy?
Wiarygodne źródła dzielą się na cztery grupy: laboratoria modeli granicznych, chmury hiperskalowalne, dostawcy GPU i wnioskowania oraz inicjatywy finansowane ze środków publicznych do przetwarzania danych. Każdy z nich pokrywa inną pozycję kosztową, dlatego też się sumują.
Podane poniżej wielkości grantów są obserwowane, a nie opublikowanymi cennikami. Dostawcy dostosowują nagrody do projektu, a ten sam program może przynieść bardzo różne liczby dla indywidualnego studenta doktoratu i finansowanego, wieloletniego laboratorium.
| Dostawca | Na co przeznaczone są kredyty | Typowy kształt grantu | Najlepszy do |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Tokeny API Claude | Skromne dla projektów indywidualnych, cztery do pięciu cyfr dla pracy finansowanej | Analiza dokumentów o długim kontekście, badania nad bezpieczeństwem i interpretowalnością |
| OpenAI | Użycie API modeli GPT | Granty stałe, powszechnie w niskich czterech cyfrach na zatwierdzony projekt | Badania pilotażowe, odtworzenie benchmarków |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini, plus ogólne przetwarzanie GPU i TPU | Średnie cztery cyfry bezpośrednio, większe przez instytucję | Zespoły potrzebujące modeli i mocy obliczeniowej do treningu na jednym rachunku |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI i przetwarzanie Azure | Często przyznawane jako alokacja użycia zamiast kwoty w dolarach | Dostęp instytucjonalny w skali uniwersyteckiej |
| AWS | Modele Bedrock plus szersza infrastruktura AWS | Bardzo zróżnicowane w zależności od ścieżki i regionu | Laboratoria z istniejącymi potokami danych na AWS |
| NVIDIA | Godziny GPU i dostęp do chmury klasy DGX | Alokacja sprzętu lub mocy obliczeniowej, nie kredyt w dolarach | Trening i fine-tuning, nie wywołania API |
| Hugging Face | Hosting wnioskowania i granty na GPU dla społeczności | Małe, szybkie, odnawialne | Otwarte zbiory danych, wydania modeli, publiczne dema |
| Together AI, Groq, Fireworks | Wnioskowanie modeli o otwartych wagach | Hojne darmowe poziomy plus uznaniowe kredyty badawcze | Wnioskowanie wsadowe na dużą skalę na modelach klasy Llama i Mistral |
| Narodowe inicjatywy przetwarzania danych (USA, UE, Wielka Brytania) | Skumulowana publiczna pojemność GPU | Alokacje w godzinach GPU, przyznawane w rundach | Trening, którego żaden pojedynczy grant od dostawcy by nie pokrył |
Warunki różnią się znacznie w zależności od ścieżki, a warunki związane z nagrodą rzadko są takie, jakich oczekują wnioskodawcy. Aktualne warunki dla każdego z nich są wymienione na getaiperks.com.
Dlaczego wydatki na badania AI zachowują się inaczej w dużej skali
Wydatki na badania są skokowe, a nie liniowe, ponieważ każda ewaluacja odtwarza cały zbiór danych za każdym razem, gdy zmienia się zapytanie, model lub parametr. Rachunek zespołu produktowego rośnie wraz z liczbą użytkowników. Rachunek laboratorium rośnie wraz z liczbą warunków eksperymentalnych, co mnoży się znacznie szybciej.
Jest to największy powód, dla którego badacze nie doceniają tego, czego potrzebują:
| Sterownik kosztu | Dlaczego jest to problem w badaniach | Efekt praktyczny |
|---|---|---|
| Ablacje | Każda wariantowa wersja odtwarza pełny zestaw ewaluacyjny | Jeden stół może kosztować 10 do 30 razy więcej niż pojedyncze przejście |
| Powtarzalność | Wyniki muszą przetrwać powtórne uruchomienie kilka miesięcy później | Te same wydatki ponosi się dwukrotnie, czasami trzy razy |
| Długi kontekst | Artykuły, transkrypcje i bazy kodu wypełniają okno | Koszt za wywołanie znajduje się blisko górnej granicy przedziału cenowego |
| Etykietowanie z udziałem człowieka | Adnotacje wspomagane przez model działają na całym korpusie | Objętość, a nie złożoność, napędza rachunek |
| Prośby recenzentów | Druga runda prosi o eksperymenty, których nie budżetowaliście | Wydatki pojawiają się po zamknięciu roku grantowego |
Dwa praktyczne konsekwencje. Po pierwsze, wnioskowanie wsadowe i kolejkowane jest dramatycznie tańsze niż wywołania interaktywne o tej samej łącznej objętości, a większość obciążeń badawczych z natury jest wsadowa. Po drugie, kredyty są znacznie więcej warte, gdy docierają przed eksperymentami, a nie podczas nich, co sprawia, że czas jest częścią strategii.
Najlepsze Kredyty AI dla Startupów
Aplikuj bezpośrednio przez te zweryfikowane programy.
Claude (via program) $100,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
OpenAI (via program) $2,500
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Anthropic $20,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
AWS $300,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Google Cloud $350,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Lovable Up to $150
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Z czym można łączyć kredyty badawcze?
Kredyty na modele, kredyty na moc obliczeniową i kredyty na narzędzia to trzy oddzielne rachunki, a laboratorium posiadające tylko jeden z nich nadal płaci prawdziwe pieniądze.
Typowy stos badawczy ma cztery warstwy:
- Dostęp do modeli: tokeny API od Anthropic, OpenAI, Google lub hosta o otwartych wagach
- Moc obliczeniowa: godziny GPU do treningu, fine-tuningu i wszystkiego, co jest hostowane samodzielnie
- Dane i przechowywanie: przechowywanie obiektowe, bazy danych wektorowych, zarządzany Postgres
- Narzędzia: śledzenie eksperymentów, adnotacje, orkiestracja, obserwacja
Większość dostawców w ostatnich dwóch warstwach prowadzi programy akademickie lub open-source, które są hojniejsze niż ich programy dla startupów i często są całkowicie darmowe dla opublikowanej pracy. Są to również warstwy, o których badacze zapominają zapytać, ponieważ główna liczba zawsze dotyczy kredytów na modele.
Granty instytucjonalne i osobiste również się sumują. Alokacja chmury na poziomie wydziału zazwyczaj nie zużywa indywidualnego kredytu, który badacz otrzymuje na swój własny projekt. AI Perks śledzi, które kategorie są kompatybilne, a które wzajemnie się wykluczają.
Dlaczego czas decyduje o wartości grantu
Czas realizacji, a nie wartość nagłówka, decyduje o tym, ile z przyznanego kredytu laboratorium faktycznie uda się wydać. Dwa granty o identycznej wielkości są warte bardzo różne kwoty w zależności od tego, gdzie wypadają w stosunku do eksperymentów, które mają finansować.
Trzy rzeczy sprawiają, że kredyty badawcze są wyjątkowo wrażliwe na czas:
Wolne i natychmiastowe ścieżki to przeciwstawne tryby awarii. Decyzje dotyczące niektórych nagród zapadają w rundach przeglądowych i odpowiadają w swoim tempie. Inne są odbierane w ciągu minuty i zaczynają odliczać czas od momentu ich zaakceptowania. Laboratorium, które traktuje oba tak samo, czeka na te, które potrzebowało wcześniej, i zużywa te, które potrzebowało później.
Warstwa narzędzi i danych jest tą cichą. Łatwo ją nie docenić obok głównych kredytów na modele, a jest to warstwa, która usuwa powtarzalne koszty, które przetrwają długo po wyczerpaniu się kredytów na modele.
Programy się zmieniają. Ścieżki badawcze otwierają się, zamykają i zmieniają swoje rozmiary znacznie częściej niż programy dla startupów, a przegapione okno może kosztować cały cykl grantowy. Które ścieżki są aktualnie aktywne i jak badacze maksymalnie wykorzystują te, do których się kwalifikują, to właśnie śledzi AI Perks.
Najlepsze Kredyty AI dla Startupów
Aplikuj bezpośrednio przez te zweryfikowane programy.
Claude (via program) $100,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
OpenAI (via program) $2,500
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Anthropic $20,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
AWS $300,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Google Cloud $350,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Lovable Up to $150
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Czego badacze nie rozumieją o darmowych kredytach AI
Najdroższym błędem jest traktowanie kredytów jako zniżki, a nie jako terminu. Prawie wszystkie z nich mają ograniczony czas obowiązywania, a niewykorzystany kredyt jest po prostu zwracany dostawcy.
Powtarzające się błędy:
Składanie wniosków do jednego dostawcy. Wskaźniki zatwierdzeń nigdzie nie są wystarczająco wysokie, aby pojedynczy wniosek był strategią. Cztery wnioski z trzema zatwierdzeniami są lepsze niż jedno starannie dopracowane zgłoszenie.
Zakładanie, że program dla startupów wyklucza naukowców. Wiele z nich tego nie robi, zwłaszcza w przypadku spin-outów, firm powiązanych z laboratorium i badaczy komercjalizujących swoją pracę. Zaskakująca część z 7,7 mln USD śledzonych na AI Perks jest otwarta dla badaczy, którzy zakładają, że nie jest dla nich.
Ignorowanie modeli o otwartych wagach. Znaczna część obciążeń badawczych działa doskonale na modelach o otwartych wagach przy ułamku cen modeli granicznych. Rezerwowanie kredytów na modele graniczne dla wywołań, które faktycznie wymagają możliwości modeli granicznych, może podwoić efektywny czas działania.
Budżetowanie na artykuł, a nie na odpowiedź. Eksperymenty wymagane przez recenzentów rutynowo pojawiają się po wygaśnięciu kredytów. Zostaw rezerwę.
Nigdy nie składanie wniosku ponownie. Odnowienia i drugie granty są powszechne, a większość badaczy nigdy o nie nie prosi. Ukończony projekt z opublikowanymi wynikami jest silniejszym wnioskiem niż ten, który zdobył pierwszy grant.
Często zadawane pytania
Czy potrzebuję afiliacji uniwersyteckiej, aby uzyskać badawcze kredyty AI?
Nie zawsze. Niektóre ścieżki wykraczają poza uniwersytety, inne nie, a te, które to robią, zazwyczaj cenią sobie publiczny zapis wyników bardziej niż adres e-mail instytucji. Różni się to na tyle między dostawcami, że warto sprawdzać ścieżka po ścieżce, zamiast zakładać cokolwiek. Które z nich są otwarte dla niezależnych badaczy, jest wymienione na getaiperks.com.
Ile łącznie są warte darmowe kredyty AI dla badaczy?
Dobrze skoordynowany zestaw aplikacji zazwyczaj pozwala uzyskać cztery do pięciu cyfr w dowolnym momencie, a alokacje publicznej mocy obliczeniowej dodają godziny GPU zamiast dolarów. Finansowane laboratoria osiągają wyższe wyniki. AI Perks śledzi 7,7 mln USD w postaci kredytów w 194 firmach, w tym ścieżki badawcze, które większość zestawień całkowicie pomija.
Czy mogę użyć kredytów badawczych dla startupu stworzonego w moim laboratorium?
Zazwyczaj nie na tym samym grancie. Ścieżki badawcze i ścieżki komercyjne są celowo oddzielone u większości dostawców. Lepszą drogą jest posiadanie obu: grantu badawczego na pracę akademicką i oddzielnej ścieżki dla startupu na firmę. Te dwie rzeczy rzadko się ze sobą kłócą, a kategorie są mapowane na getaiperks.com.
Czy modele o otwartych wagach są realnym zamiennikiem dla kredytów na modele graniczne?
Dla większości badań tak. Klasyfikacja, ekstrakcja, osadzanie i masowe adnotacje działają dobrze na modelach o otwartych wagach przy ułamku cen modeli granicznych. Modele graniczne zarabiają na swoim koszcie dzięki rozumowaniu o długim kontekście i trudnej generacji. Podział obciążenia między oba jest sposobem, w jaki laboratoria sprawiają, że stały grant kredytowy wystarcza na cały rok.
Co się dzieje, gdy wygasają kredyty badawcze?
Niewykorzystane kredyty są prawie zawsze przepadają, a przedłużenia są co najwyżej uznaniowe. Dlatego sekwencjonowanie ma większe znaczenie niż łączna wartość: grant odebrany przed zaprojektowaniem eksperymentów jest często zmarnowany w połowie. Zachowanie związane z wygasaniem różni się znacznie w zależności od dostawcy, dlatego należy je potwierdzić przed zaakceptowaniem grantu, a nie po.
Czy granty na GPU i kredyty API liczą się jako to samo?
Nie, a mylenie ich jest częstym błędem w planowaniu. Alokacje GPU obejmują trening, fine-tuning i samoobsługowe wnioskowanie. Kredyty API obejmują wywołania hostowanego modelu. Laboratorium wykonujące oba potrzebuje obu, a posiadanie tylko jednego nadal pozostawia aktywny rachunek za drugie.
Subskrybuj na getaiperks.com →
Przeprowadź eksperymenty. Pozwól dostawcom finansować moc obliczeniową.
