AI Perks ให้การเข้าถึงส่วนลด เครดิต และดีลพิเศษสำหรับเครื่องมือ AI บริการคลาวด์ และ API เพื่อช่วยสตาร์ทอัพและนักพัฒนาประหยัดเงิน
นักวิจัยจะได้รับเครดิต AI ฟรีเท่าใดจริงๆ
นักวิจัยส่วนใหญ่สามารถรวมเครดิต AI ฟรีได้ตั้งแต่หลักหมื่นไปจนถึงหลักแสนในแต่ละครั้ง เนื่องจากห้องปฏิบัติการโมเดล แพลตฟอร์มคลาวด์ ผู้จำหน่าย GPU และโครงการคอมพิวเตอร์สาธารณะ มีเส้นทางวิชาการแยกต่างหากที่ไม่แข่งขันกันเอง
ไม่มีโปรแกรมใดโปรแกรมเดียวที่ครอบคลุมค่าใช้จ่ายทั้งปีของห้องปฏิบัติการ รูปแบบที่ได้ผลคือการได้รับทุนขนาดกลางสามถึงสี่ทุนที่ครอบคลุมค่าใช้จ่ายในส่วนต่างๆ กัน โดยมีการต่ออายุตามรอบที่แตกต่างกัน แทนที่จะเป็นทุนขนาดใหญ่เพียงทุนเดียวที่หมดอายุพร้อมกันทั้งหมด
ปัญหาที่ยากกว่าคือการค้นหา เส้นทางวิจัยจะประกาศอย่างเงียบๆ อยู่บนโดเมนย่อยที่ไม่มีใครเชื่อมโยง และไม่ค่อยปรากฏในรายการรวมเครดิตสำหรับสตาร์ทอัพที่ครอบงำการค้นหา AI Perks ติดตาม เครดิตมูลค่า 7.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ใน 194 บริษัท รวมถึงเส้นทางวิชาการและงานวิจัยที่รายการส่วนใหญ่พลาดไปโดยสิ้นเชิง
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Lovable Up to $150
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
ผู้ให้บริการรายใดเสนอเครดิต AI ฟรีสำหรับนักวิจัยบ้าง?
แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือแบ่งออกเป็นสี่กลุ่ม: ห้องปฏิบัติการโมเดลชั้นนำ, คลาวด์ hyperscale, ผู้จำหน่าย GPU และ inference, และโครงการคอมพิวเตอร์ที่ได้รับทุนสาธารณะ แต่ละกลุ่มครอบคลุมรายการค่าใช้จ่ายที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นเหตุผลที่ทำให้สามารถรวมกันได้
ขนาดของทุนด้านล่างเป็นช่วงที่สังเกตได้ ไม่ใช่รายการราคาที่เผยแพร่ ผู้ให้บริการจะกำหนดขนาดรางวัลตามโครงการ และโปรแกรมเดียวกันสามารถให้ตัวเลขที่แตกต่างกันมากสำหรับนักศึกษาปริญญาเอกคนเดียวและห้องปฏิบัติการที่มีทุนสนับสนุนหลายปี
| ผู้ให้บริการ | เครดิตครอบคลุมอะไร | รูปแบบทุนทั่วไป | แข็งแกร่งที่สุดสำหรับ |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | โทเค็น API ของ Claude | ปานกลางสำหรับโครงการเดี่ยว, หลักหมื่นถึงหลักแสนสำหรับงานที่มีทุนสนับสนุน | การวิเคราะห์เอกสารที่มีบริบทขนาดยาว, การวิจัยด้านความปลอดภัยและการตีความ |
| OpenAI | การใช้งาน API โมเดล GPT | ทุนคงที่, โดยทั่วไปหลักพันต้นๆ ต่อโครงการที่ได้รับการอนุมัติ | การศึกษาเบื้องต้น, การทำซ้ำการวัดประสิทธิภาพ |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini, รวมถึง GPU และ TPU ทั่วไป | หลักพันต้นๆ โดยตรง, ใหญ่ขึ้นผ่านสถาบัน | ทีมที่ต้องการโมเดลและคอมพิวต์สำหรับการฝึกอบรมในบิลเดียว |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI และ Azure compute | มักจะให้เป็นโควต้าการใช้งานมากกว่าตัวเลขเงินดอลลาร์ | การเข้าถึงระดับสถาบันในระดับมหาวิทยาลัย |
| AWS | โมเดล Bedrock บวกกับทรัพยากร AWS ที่กว้างขึ้น | แตกต่างกันอย่างมากตามเส้นทางและภูมิภาค | ห้องปฏิบัติการที่มีไปป์ไลน์ข้อมูลอยู่บน AWS แล้ว |
| NVIDIA | ชั่วโมง GPU และการเข้าถึงคลาวด์ระดับ DGX | การจัดสรรฮาร์ดแวร์หรือคอมพิวต์, ไม่ใช่เครดิตเงินดอลลาร์ | การฝึกอบรมและการปรับละเอียด, ไม่ใช่การเรียก API |
| Hugging Face | การให้บริการ inference และทุน GPU ชุมชน | เล็ก, รวดเร็ว, ต่ออายุได้ | ชุดข้อมูลเปิด, การเผยแพร่โมเดล, การสาธิตสาธารณะ |
| Together AI, Groq, Fireworks | การให้บริการ inference โมเดล open-weight | ระดับฟรีที่เอื้อเฟื้อบวกกับเครดิตวิจัยตามดุลยพินิจ | การ inference แบบ batch ปริมาณมากบนโมเดล Llama และ Mistral |
| โครงการคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (สหรัฐอเมริกา, สหภาพยุโรป, สหราชอาณาจักร) | ความจุ GPU สาธารณะที่รวบรวมไว้ | การจัดสรรเป็นชั่วโมง GPU, มอบให้เป็นรอบ | การฝึกอบรมที่ไม่ครอบคลุมด้วยทุนของผู้จำหน่ายรายเดียว |
เงื่อนไขแตกต่างกันอย่างมากจากเส้นทางหนึ่งไปยังอีกเส้นทางหนึ่ง และเงื่อนไขที่แนบมากับรางวัลนั้นแทบจะไม่ใช่สิ่งที่ผู้สมัครคาดหวัง เงื่อนไขปัจจุบันสำหรับแต่ละรายการแสดงอยู่ที่ getaiperks.com
ทำไมค่าใช้จ่าย AI วิจัยจึงแตกต่างกันเมื่อขยายขนาด
ค่าใช้จ่ายในการวิจัยจะพุ่งสูงขึ้นเป็นช่วงๆ มากกว่าที่จะเป็นเส้นตรง เนื่องจากทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลง prompt, โมเดล หรือพารามิเตอร์ การประเมินจะทำการรันชุดข้อมูลทั้งหมดใหม่ ค่าใช้จ่ายของทีมผลิตภัณฑ์จะเพิ่มขึ้นตามจำนวนผู้ใช้ ค่าใช้จ่ายของห้องปฏิบัติการจะเพิ่มขึ้นตามจำนวนเงื่อนไขการทดลอง ซึ่งทวีคูณเร็วกว่ามาก
นี่คือเหตุผลที่ใหญ่ที่สุดที่นักวิจัยประเมินความต้องการของตนเองต่ำไป:
| ตัวขับเคลื่อนต้นทุน | ทำไมจึงส่งผลกระทบในการวิจัย | ผลกระทบจริง |
|---|---|---|
| Ablations | ทุกเวอร์ชันจะรันชุดการประเมินทั้งหมดใหม่ | ตารางเดียวอาจมีค่าใช้จ่าย 10 เท่าถึง 30 เท่าของการรันครั้งเดียว |
| การทำซ้ำ | ผลลัพธ์ต้องอยู่รอดจากการรันซ้ำในอีกหลายเดือนต่อมา | ค่าใช้จ่ายเดียวกันเกิดขึ้นสองครั้ง บางครั้งสามครั้ง |
| บริบทขนาดยาว | เอกสาร, บทสนทนา และฐานโค้ดจะเติมหน้าต่าง | ค่าใช้จ่ายต่อการเรียกจะอยู่ที่ช่วงบนสุดของราคา |
| การติดป้ายกำกับโดยมนุษย์ | การใส่คำอธิบายประกอบที่ช่วยโดยโมเดลจะรันข้ามทั้งคลังข้อมูล | ปริมาณ, ไม่ใช่ความซับซ้อน, เป็นตัวขับเคลื่อนบิล |
| คำขอของผู้ตรวจสอบ | รอบที่สองขอการทดลองที่คุณไม่ได้ตั้งงบประมาณไว้ | ค่าใช้จ่ายจะมาถึงหลังจากปีงบประมาณปิดไปแล้ว |
ผลลัพธ์ที่ใช้งานได้จริงสองประการ ประการแรก, การ inference แบบ batch และแบบคิวมีราคาถูกกว่าการเรียกแบบโต้ตอบอย่างมากที่ปริมาณรวมเท่ากัน และปริมาณงานส่วนใหญ่ในการวิจัยเป็นแบบ batch โดยธรรมชาติ ประการที่สอง, เครดิตจะมีมูลค่ามากขึ้นอย่างมากเมื่อมาถึงก่อนการทดลองแทนที่จะเป็นระหว่างการทดลอง ซึ่งทำให้การกำหนดเวลาเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Lovable Up to $150
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
เครดิตงานวิจัยสามารถรวมกับอะไรได้บ้าง?
เครดิตโมเดล, เครดิตคอมพิวต์ และเครดิตเครื่องมือ เป็นบิลแยกสามส่วน และห้องปฏิบัติการที่มีเพียงอย่างเดียวก็ยังคงต้องจ่ายเงินจริง
สแต็คการวิจัยทั่วไปมีสี่ชั้น:
- การเข้าถึงโมเดล: โทเค็น API จาก Anthropic, OpenAI, Google หรือโฮสต์ open-weight
- คอมพิวต์: ชั่วโมง GPU สำหรับการฝึกอบรม, การปรับละเอียด และทุกอย่างที่โฮสต์เอง
- ข้อมูลและที่เก็บข้อมูล: ที่เก็บข้อมูล object, ฐานข้อมูลเวกเตอร์, managed Postgres
- เครื่องมือ: การติดตามการทดลอง, การติดป้ายกำกับ, การจัดระเบียบ, การสังเกตการณ์
ผู้ให้บริการส่วนใหญ่ในสองชั้นหลังมีระดับวิชาการหรือโอเพนซอร์สที่เอื้อเฟื้อกว่าระดับสตาร์ทอัพ และมักจะฟรีสำหรับงานที่เผยแพร่ นอกจากนี้ยังเป็นชั้นที่นักวิจัยลืมถามถึง เนื่องจากตัวเลขหลักมักจะอยู่ที่เครดิตโมเดล
โดยทั่วไปทุนสถาบันและส่วนบุคคลสามารถรวมกันได้ การจัดสรรคลาวด์ระดับแผนกมักจะไม่ได้ใช้เครดิตส่วนบุคคลที่นักวิจัยได้รับสำหรับโครงการของตนเอง AI Perks ครอบคลุมหมวดหมู่ใดที่เข้ากันได้และหมวดหมู่ใดที่แยกจากกัน
ทำไมการกำหนดเวลาจึงเป็นตัวกำหนดมูลค่าของทุน
ระยะเวลารอคอย, ไม่ใช่ มูลค่าที่แสดง, เป็นตัวกำหนดว่าห้องปฏิบัติการจะสามารถใช้เครดิตทุนได้มากน้อยเพียงใด รางวัลสองรางวัลที่มีขนาดเท่ากันจะมีมูลค่าแตกต่างกันมาก ขึ้นอยู่กับว่ามันตกอยู่ตรงไหนเมื่อเทียบกับการทดลองที่พวกมันตั้งใจจะให้ทุน
สามสิ่งที่ทำให้เครดิตงานวิจัยมีความอ่อนไหวต่อเวลาผิดปกติ:
เส้นทางที่ช้าและเส้นทางทันทีเป็นโหมดความล้มเหลวที่ตรงกันข้าม รางวัลบางอย่างถูกตัดสินในการประชุมรอบและตอบสนองตามจังหวะของตนเอง บางอย่างสามารถรับได้ในหนึ่งนาทีและเริ่มนับถอยหลังทันทีที่ได้รับการยอมรับ ห้องปฏิบัติการที่ปฏิบัติต่อทั้งสองอย่างเหมือนกันจะรอสิ่งที่พวกเขาต้องการในตอนต้น และใช้สิ่งที่พวกเขาต้องการในตอนท้าย
ชั้นเครื่องมือและข้อมูลเป็นชั้นที่เงียบ เป็นเรื่องง่ายที่จะประเมินค่าต่ำเมื่อเทียบกับเครดิตโมเดลหลัก และเป็นชั้นที่ช่วยขจัดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ซึ่งยังคงอยู่หลังจากที่เครดิตโมเดลหมดอายุไปแล้ว
โปรแกรมเคลื่อนไหว เส้นทางวิจัยเปิด ปิด และปรับขนาดบ่อยกว่าโปรแกรมสตาร์ทอัพมาก และหน้าต่างที่พลาดไปอาจทำให้เสียรอบทุนไปทั้งหมด เส้นทางใดที่เปิดใช้งานอยู่ตอนนี้ และนักวิจัยจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากเส้นทางที่พวกเขาเข้าเกณฑ์ได้อย่างไร คือสิ่งที่ AI Perks บำรุงรักษา
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Lovable Up to $150
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
นักวิจัยเข้าใจผิดเกี่ยวกับเครดิต AI ฟรีอย่างไร
ความผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูงสุดคือการมองเครดิตเป็นการส่วนลดแทนที่จะเป็นวันหมดอายุ เกือบทั้งหมดมีกรอบเวลา และเครดิตที่ไม่ได้ใช้จะถูกส่งคืนให้กับผู้ให้บริการโดยอัตโนมัติ
ข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นซ้ำๆ:
การสมัครกับผู้ให้บริการรายเดียว อัตราการอนุมัติไม่สูงพอที่ใดที่จะทำให้การสมัครเดียวเป็นกลยุทธ์ การสมัครสี่ครั้งพร้อมการอนุมัติสามครั้ง ดีกว่าการส่งที่ขัดเกลาอย่างระมัดระวังเพียงครั้งเดียว
สมมติว่าโปรแกรมสตาร์ทอัพไม่รวมนักวิชาการ หลายโปรแกรมไม่รวม โดยเฉพาะสำหรับบริษัทแยก, บริษัทที่เชื่อมโยงกับห้องปฏิบัติการ และนักวิจัยที่นำผลงานของตนเองไปในเชิงพาณิชย์ สัดส่วนที่น่าประหลาดใจของ 7.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ที่ติดตามที่ AI Perks เปิดรับนักวิจัยที่สมมติว่ามันไม่เหมาะกับพวกเขา
การละเลยโมเดล open-weight เวิร์กโหลดงานวิจัยจำนวนมากทำงานได้ดีบนโมเดล open-weight ในราคาเศษเสี้ยวของราคาชั้นนำ การสำรองเครดิตชั้นนำสำหรับการเรียกที่จำเป็นต้องใช้ความสามารถชั้นนำอย่างแท้จริงสามารถเพิ่มระยะเวลาใช้งานได้เป็นสองเท่า
การตั้งงบประมาณสำหรับบทความและไม่ใช่สำหรับการโต้แย้ง การทดลองที่ร้องขอโดยผู้ตรวจสอบมักจะมาถึงหลังจากเครดิตหมดอายุ สำรองไว้
การไม่สมัครใหม่ การต่ออายุและทุนครั้งที่สองเป็นเรื่องปกติ และนักวิจัยส่วนใหญ่ไม่เคยขอ โครงการที่เสร็จสมบูรณ์พร้อมผลลัพธ์ที่เผยแพร่เป็นการสมัครที่แข็งแกร่งกว่าการสมัครที่ได้รับทุนแรก
คำถามที่พบบ่อย
ฉันต้องสังกัดมหาวิทยาลัยเพื่อรับเครดิต AI สำหรับงานวิจัยหรือไม่?
ไม่เสมอไป บางเส้นทางมองข้ามมหาวิทยาลัยและบางเส้นทางก็ไม่ และเส้นทางที่ทำเช่นนั้นมักจะให้น้ำหนักกับบันทึกผลลัพธ์สาธารณะมากกว่าที่อยู่อีเมลของสถาบัน แตกต่างกันมากพอระหว่างผู้ให้บริการว่าคุ้มค่าที่จะตรวจสอบทีละเส้นทางมากกว่าการสมมติไปทางใดทางหนึ่ง เส้นทางใดที่เปิดสำหรับนักวิจัยที่ไม่สังกัดแสดงอยู่ที่ getaiperks.com
เครดิต AI ฟรีสำหรับนักวิจัยมีมูลค่ารวมเท่าใด?
ชุดการสมัครที่จัดลำดับอย่างดีมักจะอยู่ในช่วงหลักหมื่นถึงหลักแสนในแต่ละครั้ง โดยมีการจัดสรรคอมพิวเตอร์สาธารณะเพิ่มเติมชั่วโมง GPU แทนที่จะเป็นเงินดอลลาร์ ห้องปฏิบัติการที่มีทุนสนับสนุนจะสูงขึ้น AI Perks ติดตามเครดิตมูลค่า 7.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ใน 194 บริษัท รวมถึงเส้นทางงานวิจัยที่รายการส่วนใหญ่ละเลยไปโดยสิ้นเชิง
ฉันสามารถใช้เครดิตงานวิจัยสำหรับสตาร์ทอัพที่แยกตัวออกมาจากห้องปฏิบัติการของฉันได้หรือไม่?
โดยทั่วไปแล้ว ไม่ใช่ด้วยทุนเดียวกัน เส้นทางงานวิจัยและเส้นทางเชิงพาณิชย์จะถูกแยกออกจากกันโดยการออกแบบที่ผู้ให้บริการส่วนใหญ่ เส้นทางที่ดีกว่าคือการถือทั้งสอง: รางวัลงานวิจัยสำหรับงานวิชาการ และเส้นทางสตาร์ทอัพแยกต่างหากสำหรับบริษัท ทั้งสองมักจะไม่ขัดแย้งกัน และหมวดหมู่จะถูกแมปที่ getaiperks.com
โมเดล open-weight เป็นสิ่งทดแทนที่แท้จริงสำหรับเครดิตชั้นนำหรือไม่?
สำหรับงานวิจัยส่วนใหญ่ ใช่ การจำแนกประเภท, การดึงข้อมูล, การฝัง และการติดป้ายกำกับแบบ bulk ทำงานได้ดีบนโมเดล open-weight ในราคาเศษเสี้ยวของราคาชั้นนำ โมเดลชั้นนำสร้างมูลค่าจากความสามารถในการใช้เหตุผลแบบยาวและกระบวนการสร้างที่ซับซ้อน การแบ่งปริมาณงานระหว่างทั้งสองคือวิธีที่ห้องปฏิบัติการทำให้เครดิตทุนที่มีอยู่เพียงพอต่อการใช้งานตลอดทั้งปี
จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเครดิตงานวิจัยหมดอายุ?
เครดิตที่ไม่ได้ใช้จะถูกริบในเกือบทุกโปรแกรม และการขยายเวลาถือเป็นดุลยพินิจที่ดีที่สุด นี่คือเหตุผลที่การจัดลำดับมีความสำคัญมากกว่ามูลค่ารวม: ทุนที่ขอรับก่อนที่จะออกแบบการทดลองมักจะสูญเปล่าครึ่งหนึ่ง พฤติกรรมการหมดอายุแตกต่างกันอย่างมากตามผู้ให้บริการ ดังนั้นควรยืนยันก่อนที่จะยอมรับทุนแทนที่จะเป็นหลังจากนั้น
การจัดสรร GPU และเครดิต API นับว่าเป็นสิ่งเดียวกันหรือไม่?
ไม่ และการผสมปนเปกันเป็นข้อผิดพลาดในการวางแผนทั่วไป การจัดสรร GPU ครอบคลุมการฝึกอบรม, การปรับละเอียด และการ inference ที่โฮสต์เอง เครดิต API ครอบคลุมการเรียกไปยังโมเดลที่โฮสต์ ห้องปฏิบัติการที่ทำทั้งสองอย่างต้องการทั้งสองอย่าง และการถือเพียงอย่างเดียวจะยังคงมีบิลที่ต้องชำระสำหรับอีกอย่างหนึ่ง
สมัครรับข้อมูลที่ getaiperks.com →
ทำการทดลอง ให้ผู้ให้บริการเป็นผู้สนับสนุนคอมพิวต์
