AI Perks, startup'lara ve geliştiricilere tasarruf etmelerine yardımcı olmak için AI araçları, bulut hizmetleri ve API'ler üzerinde özel indirimler, krediler ve fırsatlara erişim sağlar.
Bir Araştırmacı Gerçekten Ne Kadar Ücretsiz Yapay Zeka Kredisi Alabilir?
Model laboratuvarları, bulut platformları, GPU satıcıları ve kamu bilgi işlem girişimleri birbirleriyle rekabet etmeyen ayrı akademik izler yürüttüğü için, çoğu araştırmacı herhangi bir zamanda dört ila beş haneli ücretsiz yapay zeka kredisi toplayabilir.
Tek bir program, bir laboratuvarın tüm yılını kapsamaz. İşleyen desen, tek seferde sona eren tek bir büyük hibin yerine, farklı döngülerde yenilenen ve faturanın farklı katmanlarını kapsayan üç veya dört orta ölçekli hibdir.
Daha zor sorun keşiftir. Araştırma izleri sessizce duyurulur, kimsenin bağlantı kurmadığı alt alanlarda bulunur ve genellikle arama sonuçlarını domine eden startup kredi özetlerinde nadiren yer alır. AI Perks, çoğu listenin tamamen gözden kaçırdığı akademik ve araştırma izleri de dahil olmak üzere 194 şirkette 7,7 milyon dolar krediyi takip eder.
Startup'lar İçin En İyi Yapay Zeka Kredileri
Bu doğrulanmış programlar aracılığıyla doğrudan başvurun.
Claude (via program) $100,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
OpenAI (via program) $2,500
Erken aşama startup'lar için uygundur
Anthropic $20,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
AWS $300,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Google Cloud $350,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Lovable Up to $150
Erken aşama startup'lar için uygundur
Hangi Sağlayıcılar Araştırmacılar İçin Ücretsiz Yapay Zeka Kredisi Sunuyor?
Güvenilir kaynaklar dört gruba ayrılır: öncü model laboratuvarları, hiperskalalı bulutlar, GPU ve çıkarım satıcıları ve kamu tarafından finanse edilen bilgi işlem girişimleri. Her biri farklı bir satır öğesini kapsar, bu yüzden bunlar istiflenir.
Aşağıdaki hib boyutları, yayınlanmış fiyat listeleri değil, gözlemlenen bantlardır. Sağlayıcılar, ödülleri projeye göre boyutlandırır ve aynı program, tek bir doktora öğrencisi ve finanse edilmiş çok yıllık bir laboratuvar için çok farklı sayılar üretebilir.
| Sağlayıcı | Kredinin kapsadığı | Tipik hibe şekli | En güçlü olduğu alan |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Claude API token'ları | Bireysel projeler için mütevazı, finanse edilmiş çalışmalar için dört ila beş haneli | Uzun bağlamlı belge analizi, güvenlik ve yorumlanabilirlik araştırmaları |
| OpenAI | GPT model API kullanımı | Sabit hibler, onaylanan proje başına yaygın olarak düşük dört haneli | Pilot çalışmalar, kıyaslama tekrarı |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini ve genel GPU ve TPU bilgi işlem | Doğrudan orta dört haneli, kurum aracılığıyla daha büyük | Hem modelleri hem de eğitim bilgi işlemini tek bir faturada isteyen ekipler |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI ve Azure bilgi işlem | Genellikle dolar rakamı yerine kullanım tahsisi olarak verilir | Üniversite ölçekli kurumsal erişim |
| AWS | Bedrock modelleri ve daha geniş AWS alanı | İz ve bölgeye göre geniş ölçüde değişir | Veri işlem hatları zaten AWS'de bulunan laboratuvarlar |
| NVIDIA | GPU saatleri ve DGX sınıfı bulut erişimi | Dolar kredisi değil, donanım veya bilgi işlem tahsisi | API çağrıları değil, eğitim ve ince ayar çalışmaları |
| Hugging Face | Barındırılan çıkarım ve topluluk GPU hibleri | Küçük, hızlı, yenilenebilir | Açık veri kümeleri, model sürümleri, halka açık demolar |
| Together AI, Groq, Fireworks | Açık ağırlıklı model çıkarımı | Cömert ücretsiz katmanlar artı takdir yetkisine dayalı araştırma kredisi | Llama ve Mistral sınıfı modeller üzerinde yüksek hacimli toplu çıkarım |
| Ulusal bilgi işlem girişimleri (ABD, AB, İngiltere) | Toplu kamu GPU kapasitesi | GPU saatleri cinsinden tahsisler, turlarda verilir | Tek bir sağlayıcı hibinin kapsamayacağı eğitim çalışmaları |
Şartlar izden ize keskin bir şekilde değişir ve bir ödüle bağlı koşullar, başvuranların beklediği koşullar nadiren olur. Her biri için mevcut şartlar getaiperks.com adresinde listelenmiştir.
Neden Araştırma Yapay Zeka Harcamaları Ölçekte Farklı Davranır
Değerlendirme her seferinde bir istem, bir model veya bir parametre değiştiğinde tüm veri kümesini yeniden çalıştırdığı için, araştırma harcamaları doğrusal yerine sivridir. Bir ürün ekibinin faturası kullanıcılarla birlikte artar. Bir laboratuvarın faturası, katlanarak çok daha hızlı artan deneysel koşulların sayısıyla artar.
Bu, araştırmacıların ihtiyaç duyduklarından daha azını tahmin etmelerinin en büyük nedenidir:
| Maliyet sürücüsü | Araştırmada neden sorun yaratıyor | Pratik etki |
|---|---|---|
| Ablasyonlar | Her varyant tam değerlendirme setini yeniden çalıştırır | Tek bir tablo, tek bir geçişin 10 ila 30 katına mal olabilir |
| Tekrarlanabilirlik | Sonuçlar aylar sonra bir yeniden çalıştırmadan kurtulmalıdır | Aynı harcama iki, bazen üç kez gerçekleşir |
| Uzun bağlam | Makaleler, transkriptler ve kod tabanları pencereyi doldurur | Çağrı başına maliyet, fiyatlandırma aralığının üst ucuna yakın yerleşir |
| İnsan döngüsünde etiketleme | Model destekli annotasyon tüm corpus üzerinde çalışır | Faturayı karmaşıklık değil, hacim belirler |
| Hakem istekleri | İkinci tur, bütçelemediğiniz deneyler ister | Hibe yılı kapandıktan sonra harcama gelir |
İki pratik sonuç. Birincisi, toplu ve kuyruğa alınmış çıkarım, aynı toplam hacimde etkileşimli çağrılardan önemli ölçüde daha ucuzdur ve çoğu araştırma iş yükü doğası gereği topludur. İkinci olarak, krediler deneylerden önce geldiklerinde, sırasında geldiklerinden çok daha değerlidir, bu da zamanlamayı stratejinin bir parçası haline getirir.
Startup'lar İçin En İyi Yapay Zeka Kredileri
Bu doğrulanmış programlar aracılığıyla doğrudan başvurun.
Claude (via program) $100,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
OpenAI (via program) $2,500
Erken aşama startup'lar için uygundur
Anthropic $20,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
AWS $300,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Google Cloud $350,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Lovable Up to $150
Erken aşama startup'lar için uygundur
Araştırma Kredileri Nelerle İstiflenir?
Model kredileri, bilgi işlem kredileri ve araç kredileri üç ayrı faturadır ve bunlardan yalnızca birine sahip olan bir laboratuvar hala gerçek para öder.
Tipik bir araştırma yığını dört katmana sahiptir:
- Model erişimi: Anthropic, OpenAI, Google veya açık ağırlıklı bir sunucudan API token'ları
- Bilgi işlem: Eğitim, ince ayar ve kendi kendine barındırılan herhangi bir şey için GPU saatleri
- Veri ve depolama: nesne depolama, vektör veritabanları, yönetilen Postgres
- Araçlar: deney takibi, etiketleme, orkestrasyon, gözlemlenebilirlik
Son iki katmandaki çoğu satıcı, startup katmanlarından daha cömert olan ve yayınlanmış çalışma için sık sık tamamen ücretsiz olan akademik veya açık kaynaklı katmanlar çalıştırır. Bunlar aynı zamanda araştırmacıların sormayı unuttuğu katmanlardır, çünkü manşet rakamı her zaman model kredilerindedir.
Kurumsal ve kişisel hibler de genellikle istiflenir. Bir bölüm düzeyindeki bulut tahsisi, bir araştırmacının kendi projesi için aldığı bireysel krediyi normalde tüketmez. AI Perks, hangi kategorilerin uyumlu ve hangilerinin karşılıklı olarak hariç olduğunu kapsar.
Neden Zamanlama Bir Hibenin Ne Kadar Değerli Olduğunu Belirler
Bir laboratuvarın bir kredi hibinin ne kadarını gerçekten harcayabildiğini belirleyen şey, manşet değeri değil, öncül süredir. Aynı büyüklükteki iki ödül, fon sağlamayı amaçladıkları deneylere göre nerede yer aldıklarına bağlı olarak çok farklı değerlere sahip olur.
Araştırma kredilerini olağanüstü zamanlamaya duyarlı hale getiren üç şey:
Yavaş izler ve anında izler zıt başarısızlık modlarıdır. Bazı ödüller inceleme turlarında kararlaştırılır ve kendi hızlarında cevaplanır. Diğerleri bir dakika içinde talep edilir ve kabul edildikleri andan itibaren geri saymaya başlar. Her ikisine de aynı şekilde davranan bir laboratuvar, erken ihtiyaç duyduklarına bekler ve geç ihtiyaç duyduklarını yakar.
Araç ve veri katmanı sessiz olandır. Manşet model kredilerinin yanında küçümsemek kolaydır ve model kredileri bittikten sonra uzun süre devam eden tekrarlayan maliyetleri ortadan kaldıran katmandır.
Programlar hareket eder. Araştırma izleri, startup programlarından çok daha sık açılır, kapanır ve yeniden boyutlandırılır ve kaçırılan bir pencere tam bir hibe döngüsüne mal olabilir. Hangi izlerin şu anda canlı olduğu ve araştırmacıların hak kazandıkları izlerden en iyi şekilde nasıl yararlandığı, AI Perks tarafından sürdürülen şeydir.
Startup'lar İçin En İyi Yapay Zeka Kredileri
Bu doğrulanmış programlar aracılığıyla doğrudan başvurun.
Claude (via program) $100,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
OpenAI (via program) $2,500
Erken aşama startup'lar için uygundur
Anthropic $20,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
AWS $300,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Google Cloud $350,000
Erken aşama startup'lar için uygundur
Lovable Up to $150
Erken aşama startup'lar için uygundur
Araştırmacılar Ücretsiz Yapay Zeka Kredileri Hakkında Neleri Yanlış Anlıyor?
En pahalı hata, kredileri bir son tarih yerine bir indirim olarak görmektir. Neredeyse hepsi zamanla sınırlıdır ve harcanmayan kredi sağlayıcıya iade edilir.
Tekrarlayan hatalar:
Tek bir sağlayıcıya başvurmak. Onay oranları hiçbir yerde tek bir başvuruyu strateji yapmak için yeterince yüksek değildir. Üç onayla dört başvurusu, dikkatlice cilalanmış tek bir gönderiden daha iyidir.
Bir startup programının akademisyenleri dışladığını varsaymak. Birçoğu, özellikle spin-out'lar, laboratuvarla bağlantılı şirketler ve kendi çalışmalarını ticarileştiren araştırmacılar için dışlamaz. AI Perks adresinde izlenen 7,7 milyon doların şaşırtıcı bir payı, kendileri için olmadığını varsayan araştırmacılara açıktır.
Açık ağırlıklı modelleri göz ardı etmek. Araştırma iş yüklerinin büyük bir kısmı, öncü fiyatlandırmanın bir kesirinde açık ağırlıklı modellerde mükemmel bir şekilde çalışır. Öncelikli kredileri gerçekten öncelikli yetenek gerektiren çağrılar için saklamak, etkili çalışma süresini iki katına çıkarabilir.
Makale için bütçelemek ve tepki için değil. Hakem tarafından istenen deneyler rutin olarak krediler sona erdikten sonra gelir. Bir rezerv tutun.
Asla tekrar başvurmamak. Yeniden başvurular ve ikinci hibler yaygındır ve çoğu araştırmacı asla sormaz. Yayınlanmış çıktılara sahip tamamlanmış bir proje, ilk hibeyi kazananından daha güçlü bir başvurudur.
Sıkça Sorulan Sorular
Araştırma yapay zeka kredileri almak için üniversite bağlantısına ihtiyacım var mı?
Her zaman değil. Bazı izler üniversiteler dışına bakar, diğerleri bakmaz ve bakanlar kurumsal bir e-posta adresinden çok kamuya açık bir çıktı kaydına daha fazla ağırlık verir. Sağlayıcılar arasında yeterince değişir, bu nedenle her iki şekilde de varsaymak yerine izden izi kontrol etmeye değer. Bağlı olmayan araştırmacılara açık olanlar getaiperks.com adresinde listelenmiştir.
Araştırmacılar için ücretsiz yapay zeka kredileri toplamda ne kadar değerlidir?
İyi sıralanmış bir dizi başvuru, herhangi bir zamanda yaygın olarak dört ila beş haneli aralığa ulaşır, kamu bilgi işlem tahsisleri dolarlar yerine GPU saatleri ekler. Finanse edilmiş laboratuvarlar daha yükseğe ulaşır. AI Perks, çoğu özetin tamamen dışarıda bıraktığı araştırma izleri de dahil olmak üzere 194 şirkette 7,7 milyon dolar kredi izler.
Laboratuvarımdan çıkan bir startup için araştırma kredilerini kullanabilir miyim?
Genellikle aynı hibe üzerinde olmaz. Çoğu sağlayıcıda araştırma izleri ve ticari izler tasarımları gereği ayrı tutulur. Daha iyi yol her ikisine de sahip olmaktır: akademik çalışma için bir araştırma ödülü ve şirket için ayrı bir startup izi. İkisi nadiren çakışır ve kategoriler getaiperks.com adresinde eşlenir.
Açık ağırlıklı modeller öncelikli krediler için gerçek bir ikame mi?
Araştırmanın çoğu için evet. Sınıflandırma, çıkarma, yerleştirme ve toplu etiketleme, öncelikli fiyatlandırmanın bir kesirinde açık ağırlıklı modellerde iyi çalışır. Öncelikli modeller, uzun bağlamlı muhakeme ve zorlu üretimde maliyetlerini hak eder. İş yükünü her ikisi arasında bölmek, laboratuvarların sabit bir kredi hibini tam bir yıl boyunca nasıl dayanmasını sağladığıdır.
Araştırma kredileri sona erdiğinde ne olur?
Neredeyse her programda harcanmayan kredi kaybedilir ve uzatmalar en iyi ihtimalle takdire bağlıdır. Bu nedenle sıralama toplam değerden daha önemlidir: deneyler tasarlanmadan önce talep edilen bir hibe genellikle yarıya kadar boşa gider. Süre sonu davranışı sağlayıcıya göre keskin bir şekilde değişir, bu nedenle bir hibeyi kabul ettikten sonra değil, önce onaylayın.
GPU hibeleri ve API kredileri aynı şey olarak mı sayılır?
Hayır ve bunları karıştırmak yaygın bir planlama hatasıdır. GPU tahsisleri eğitim, ince ayar ve kendi kendine barındırılan çıkarımı kapsar. API kredileri barındırılan bir modele yapılan çağrıları kapsar. Her ikisini de yapan bir laboratuvarın her ikisine de ihtiyacı vardır ve yalnızca birine sahip olmak diğerinde canlı bir fatura bırakır.
getaiperks.com adresinden abone olun →
Deneyleri çalıştırın. Sağlayıcıların bilgi işlemi finanse etmesine izin verin.
