AI Perks предоставляет доступ к эксклюзивным скидкам, кредитам и предложениям на AI-инструменты, облачные сервисы и API, чтобы помочь стартапам и разработчикам сэкономить деньги.
Сколько бесплатных GPU-кредитов может получить стартап, занимающийся обучением моделей?
Бесплатные GPU-кредиты для обучения моделей доступны от гиперскейлеров, поставщиков чипов и специализированных вычислительных платформ. Опубликованные максимальные суммы варьируются от примерно $10 000 для небольших компаний до $1 000 000 для крупнейших. Ни одна программа не покрывает весь бюджет на обучение, и команды, финансирующие реальный процесс, используют три или четыре программы одновременно.
Указанные ниже максимальные суммы — это то, что отслеживает AI Perks в настоящее время. Относитесь к каждой из них как к пределу уровня, а не как к стандартной награде — предлагаемая вам сумма зависит от вашей стадии развития и вашей поддержки, а не от масштаба вашего тренировочного запуска.
| Программа | Отслеживаемый максимальный лимит кредитов | На что распространяются кредиты |
|---|---|---|
| Генеративные AI-программы AWS | До $1 000 000 | Использование AWS в целом: GPU-инстансы, инференс моделей, хранилище, передача данных |
| Google Cloud для стартапов | $1 000 - $350 000 | Все GCP, включая мощность GPU и TPU |
| AWS Activate (облако общего назначения) | До $300 000 | Любые сервисы AWS, включая GPU-инстансы EC2 |
| AWS Trainium | До $300 000 | Собственное тренировочное оборудование Amazon через инстансы Trn |
| Modal | До $50 000 | Бессерверные вычисления на GPU и CPU, оплата за секунду |
| Together AI | До $50 000 | Размещение обученных открытых моделей, дообучение и инференс |
| Microsoft for Startups Founders Hub | $25 000 в Azure | Вычисления Azure плюс Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | До $15 000 плюс скидки на DGX Cloud | Кредиты, доступ к GPU и инженерная поддержка |
| Oracle Cloud | $10 000 | Вычисления OCI, хранилище, сеть и управляемый AI |
Совокупный лимит только по облачному уровню: значительно более $1 000 000. AI Perks отслеживает $7.7M в кредитах для 194 компаний, из которых категория вычислений является самым крупным единичным блоком.
Лучшие ИИ-кредиты для стартапов
Подавайте заявки напрямую через эти проверенные программы.
Claude (via program) $100,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
OpenAI (via program) $2,500
Подходит для стартапов на ранней стадии
Anthropic $20,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
AWS $300,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
Google Cloud $350,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
Lovable Up to $150
Подходит для стартапов на ранней стадии
Для чего на самом деле нужны GPU-кредиты
GPU-кредиты покупают часы работы ускорителей на арендованном оборудовании. Это правильный инструмент, когда вы владеете весами модели, и неправильный, когда вы просто используете API другого поставщика.
Это различие определяет, стоит ли подавать заявку на любую из вышеперечисленных программ. Четыре типа рабочих нагрузок действительно потребляют GPU-часы:
Предварительное обучение с нуля. Редко, дорого и почти никогда не является правильным первым шагом для стартапа.
Продолжение предварительного обучения. Взятие открытой модели и прогон через нее доменных данных. Именно здесь происходит большая часть серьезной работы с моделями на посевной стадии.
Дообучение и дообучение на основе предпочтений. Дешево по сравнению с вышеперечисленным, но итеративно, и количество итераций — вот что стоит денег.
Самостоятельный инференс в больших объемах. Когда объем запросов достаточно высок, обслуживание собственных весов на выделенных GPU оказывается выгоднее, чем почасовая оплата API.
Если ваш продукт является оберткой вокруг передового API, ничего из вышеперечисленного не применимо, и вам вместо этого нужны кредиты на модели. Обе категории находятся рядом на getaiperks.com, и их путаница — самый распространенный способ, которым основатели тратят заявки впустую.
Как ведут себя затраты на обучение GPU в масштабе
Обучение оплачивается в GPU-часах, а не в результатах. Счетчик тикает по времени настенных часов, умноженному на количество ускорителей, независимо от того, сойдется, разойдется или рухнет запуск на девятом часу.
Пять свойств отличают этот счет от любой другой статьи расходов стартапа:
Вычисления масштабируются пропорционально параметрам, умноженным на токены. Общепринятое приближение гласит, что FLOPs обучения примерно в шесть раз превышают количество параметров, умноженное на количество токенов. Удвоение обоих показателей, следовательно, приводит примерно к четырехкратному увеличению расходов, а не к удвоению.
Утилизация — это тихий множитель. Доля теоретических FLOPs, которую фактически достигает запуск, широко варьируется в зависимости от стратегии параллелизма, размера пакета и межсоединений. Плохо настроенный запуск может стоить почти вдвое дороже хорошо настроенного при идентичном результате.
Межсоединения определяют экономику многоузловых систем. Дешевые GPU без быстрой сетевой связи между узлами не являются дешевыми для распределенного обучения, потому что кластер тратит время на ожидание градиентов.
Сбои в работе оплачиваются полностью. Частота сохранения контрольных точек — это средство контроля затрат, а не вопрос гигиены.
Не-GPU статьи — это не ошибки округления. Хранение контрольных точек, хранение наборов данных и передача данных между регионами или облаками добавляют значительный процент к расходам на ускорители. Широкие облачные кредиты покрывают их; только GPU-гранты — нет.
Лучшие ИИ-кредиты для стартапов
Подавайте заявки напрямую через эти проверенные программы.
Claude (via program) $100,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
OpenAI (via program) $2,500
Подходит для стартапов на ранней стадии
Anthropic $20,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
AWS $300,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
Google Cloud $350,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
Lovable Up to $150
Подходит для стартапов на ранней стадии
Как выбрать между поставщиками GPU-кредитов
Сопоставляйте кредит с формой рабочей нагрузки, а не с размером основной цифры. Грант на $300 000 на кремнии, который ваша система не может использовать, стоит меньше, чем грант на $50 000, который вы можете потратить на следующей неделе.
| Если ваша рабочая нагрузка — | Правильная форма кредита | На что обратить внимание |
|---|---|---|
| Предварительное обучение с нуля | Самый крупный доступный грант гиперскейлера | Ограничивающим фактором является мощность, а не баланс кредитов |
| Продолжение предварительного обучения | Гиперскейлер или пользовательский кремний | Стоимость переноса с CUDA |
| Дообучение открытых моделей | Хостинговая платформа или специализированный GPU-поставщик | Кредиты истекают до того, как ваш набор данных будет готов |
| Взрывные эксперименты | Бессерверная оплата за секунду | Всегда активные GPU быстро истощают бессерверный грант |
| Самостоятельный инференс | Выделенная мощность плюс программа поставщика | Рабочий цикл определяет точку безубыточности, а не цену по прейскуранту |
| Вызов передового API | Кредиты на модели, а не GPU-кредиты | Полностью неправильный уровень покупки |
Три вопроса решают большинство проблем. Заблокирована ли ваша система на CUDA, что снижает ценность программ с пользовательским кремнием из-за стоимости переноса? Где уже находятся ваши тренировочные данные, учитывая, что передача данных оплачивается? И является ли ваш рабочий цикл взрывным или устойчивым, что определяет выбор между бессерверными и выделенными мощностями?
Право на участие в каждой программе зависит от стадии развития, финансирования и иногда от того, какие инвесторы вас поддерживают. Эти критерии перечислены для каждой программы на getaiperks.com.
Почему время важнее размера потолка
Программы по предоставлению вычислительных ресурсов работают по двум независимым часовым поясам: сколько времени занимает рассмотрение заявки и как долго действителен грант после его утверждения. Объединение этих двух сроков в один — самая дорогая ошибка в планировании в этой категории.
Время рассмотрения сильно варьируется в зависимости от типа программы. Крупные программы гиперскейлеров и поставщиков чипов имеют самые высокие потолки и самые медленные циклы рассмотрения, потому что решение принимает человек и очередь. Программы поставщиков оборудования находятся посередине, и часто они предоставляют не деньги, а распределение ресурсов ускорителей, что в условиях ограниченного предложения является более ценной половиной. Бессерверные платформы и платформы для хостингового обучения находятся на быстрой стороне, где решение может быть принято до того, как будет запланирован тренировочный запуск.
Время истечения срока действия работает в направлении, противоположном интуиции. Каждый грант на вычисления имеет окно, и это окно обычно открывается с момента утверждения, а не с момента первого использования. Грант, полученный в то время, когда набор данных еще очищается, проводит часть своей жизни на неактивном счете. Быстродействующие программы, следовательно, являются самыми прощающими для хранения в резерве, а медленнодействующие — наименее прощающими.
Практическое следствие заключается в том, что размер потолка и полезная ценность расходятся. Большой грант, срок действия которого истекает в середине процесса очистки данных, стоит меньше, чем скромный грант, который поступает на неделе, когда кластер готов. Категории вычислений и облачной инфраструктуры на getaiperks.com показывают, какие программы в настоящее время открыты, что является входными данными, от которых фактически зависят эти решения о времени.
Лучшие ИИ-кредиты для стартапов
Подавайте заявки напрямую через эти проверенные программы.
Claude (via program) $100,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
OpenAI (via program) $2,500
Подходит для стартапов на ранней стадии
Anthropic $20,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
AWS $300,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
Google Cloud $350,000
Подходит для стартапов на ранней стадии
Lovable Up to $150
Подходит для стартапов на ранней стадии
Что основатели неправильно понимают о бесплатных GPU-кредитах
Повторяющаяся ошибка — рассматривать баланс кредитов как резерв GPU. Это не так. Кредиты погашают счет; наличие мощностей в вашем регионе определяет, существуют ли инстансы вообще.
Пять ошибок обходятся командам в реальные деньги:
Путаница между кредитом и мощностью. В условиях ограниченного предложения ограничением для тренировочного запуска являются доступные ускорители, а не бюджет. Программы поставщиков, которые включают в себя распределение ресурсов, стоят дороже, чем предполагает их долларовая стоимость.
Погоня за самым большим заголовком. Грант на кремний, не являющийся CUDA, несет в себе стоимость переноса в инженерных неделях. Иногда эта сделка превосходна. Она никогда не бывает бесплатной.
Слишком раннее применение. Кредиты имеют временные ограничения, и грант, срок действия которого истекает, пока вы все еще очищаете свой набор данных, превращается в ничто.
Игнорирование блокировки egress. Кредиты от одного облака концентрируют ваши данные там. Перемещение большого корпуса позже — это счет, который никто не прогнозирует.
Обучение, когда достаточно дообучения. Большинство продуктов, которые, как им кажется, нуждаются в обучении, на самом деле нуждаются в дообучении, а большинству, которым, как им кажется, нужно дообучение, нужен лучший поиск. Бесплатные кредиты — плохая причина для создания конвейера обучения.
Наличие нескольких грантов на разных уровнях — это то, что фактически финансирует первый год компании-разработчика моделей. AI Perks существует для того, чтобы показать, какие программы открыты и какие комбинации совместимы.
Часто задаваемые вопросы
Как получить бесплатные GPU-кредиты для обучения моделей?
GPU-кредиты предоставляются облачными провайдерами, поставщиками чипов и специализированными вычислительными платформами, с максимальными суммами от примерно $10 000 до $1 000 000. Каждая программа имеет свои критерии отбора, основанные на стадии развития и финансировании. Текущий список открытых программ с указанием того, что они покрывают, отслеживается на getaiperks.com.
GPU-кредиты — это то же самое, что и кредиты OpenAI или Anthropic?
Нет, и наличие одного не является заменой другого. GPU-кредиты оплачивают часы работы ускорителей на оборудовании, которое вы контролируете. Кредиты на модели оплачивают токены через API другого поставщика. Команда, обучающая собственные веса, нуждается в первом; команда, вызывающая передовую модель, нуждается во втором.
Могу ли я использовать GPU-кредиты от нескольких поставщиков одновременно?
Обычно да, поскольку каждый грант применяется к счету другого поставщика. Использование нескольких программ от облачных провайдеров, поставщиков чипов и специализированных платформ является скорее нормой, чем исключением. Совместимость варьируется в зависимости от программы, а работающие комбинации перечислены на getaiperks.com.
Сколько GPU-часов покупают $50 000 в кредитах?
Это полностью зависит от класса ускорителя и региона, а опубликованные почасовые ставки меняются настолько часто, что любой фиксированный ответ быстро устаревает. Более полезным является рабочий цикл: взрывные эксперименты позволяют растянуть грант такого размера надолго, в то время как постоянно активный много-GPU кластер быстро его истощает.
Нужен ли мне привлеченный капитал для квалификации?
Это зависит от программы, и единого порога для всей категории не существует. Некоторые программы открыты для команд на любой стадии, другие отдают предпочтение вашему финансированию, а несколько имеют уровни, где потолок растет по мере вашего развития. Критерии достаточно сильно различаются между программами, поэтому угадывание — плохой фильтр. Текущие требования для каждой программы отслеживаются на getaiperks.com.
Что происходит, когда GPU-кредиты истекают?
Неиспользованные кредиты теряются почти во всех программах, поэтому время активации важнее времени подачи заявки. Гранты имеют временные ограничения, и окно обычно начинается с момента утверждения. Согласование ваших утверждений с реальным графиком обучения — это разница между использованием гранта и его потерей.
Подпишитесь на getaiperks.com →
Обучайте модель. Пусть облачные провайдеры финансируют GPU.
