AI Perks надає доступ до ексклюзивних знижок, кредитів та пропозицій на AI-інструменти, хмарні сервіси та API, щоб допомогти стартапам і розробникам заощадити гроші.
Скільки безкоштовних GPU-кредитів може отримати стартап для навчання насправді?
Безкоштовні GPU-кредити для навчання моделей доступні від гіперскейлерів, постачальників чіпів та спеціалізованих обчислювальних платформ, з опублікованими стелями від приблизно $10,000 для малих до $1,000,000 для найбільших. Жодна окрема програма не покриває бюджет на навчання, і команди, які фінансують реальний запуск, використовують три або чотири одночасно.
Стелі нижче — це те, що наразі відстежує AI Perks. Ставтеся до кожної з них як до стелі рівня, а не як до стандартної винагороди — кількість, яку вам запропонують, залежить від вашого етапу та вашої підтримки, а не від розміру вашого навчального запуску.
| Програма | Відстежувана стеля кредитів | На що витрачаються кредити |
|---|---|---|
| Програми генеративного ШІ від AWS | До $1,000,000 | Загальне використання AWS: GPU-інстанси, інференс моделі, зберігання, передача даних |
| Google Cloud for Startups | $1,000 - $350,000 | Весь GCP, включаючи потужності GPU та TPU |
| AWS Activate (загальні хмарні послуги) | До $300,000 | Будь-яка служба AWS, включаючи GPU-інстанси EC2 |
| AWS Trainium | До $300,000 | Власний навчальний кремній Amazon, через інстанси Trn |
| Modal | До $50,000 | Безсерверні GPU та CPU обчислення, білінг по секундах |
| Together AI | До $50,000 | Хостингове навчання відкритих моделей, доналаштування та інференс |
| Microsoft for Startups Founders Hub | $25,000 в Azure | Обчислення Azure плюс Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | До $15,000 плюс знижки на DGX Cloud | Кредити, доступ до GPU та інженерна підтримка |
| Oracle Cloud | $10,000 | Обчислення OCI, зберігання, мережеві послуги та керований ШІ |
Сукупна стеля лише в межах хмарного рівня: значно понад $1,000,000. AI Perks відстежує $7.7 млн кредитів для 194 компаній, з яких категорія обчислень є найбільшим окремим блоком.
Найкращі AI-кредити для стартапів
Подавайте заявку безпосередньо через ці перевірені програми.
Claude (via program) $100,000
Для стартапів на ранніх стадіях
OpenAI (via program) $2,500
Для стартапів на ранніх стадіях
Anthropic $20,000
Для стартапів на ранніх стадіях
AWS $300,000
Для стартапів на ранніх стадіях
Google Cloud $350,000
Для стартапів на ранніх стадіях
Lovable Up to $150
Для стартапів на ранніх стадіях
Навіщо насправді потрібні GPU-кредити
GPU-кредити купують години роботи прискорювачів на орендованому обладнанні. Це правильний інструмент, коли ви володієте ваговими коефіцієнтами моделі, і неправильний, коли ви лише викликаєте API когось іншого.
Це розходження вирішує, чи варті заявки на будь-які з перелічених вище програм. Чотири типи завдань справді споживають години GPU:
Попереднє навчання з нуля. Рідкісне, дороге і майже ніколи не є правильним першим кроком для стартапу.
Продовжене попереднє навчання. Взяття моделі з відкритими ваговими коефіцієнтами та обробка її доменними даними. Саме тут відбувається більшість серйозної роботи з моделями на початковій стадії.
Доналаштування та налаштування уподобань. Дешево відносно вищевказаного, але ітеративно, і кількість ітерацій коштує грошей.
Самостійний інференс у великих обсягах. Коли обсяг запитів стає достатньо високим, обслуговування власних вагових коефіцієнтів на зарезервованих GPU вигідніше, ніж ціна за токен API.
Якщо ваш продукт — це обгортка навколо передового API, жодне з цього не стосується, і вам потрібні моделі-кредити натомість. Обидві категорії розміщені поруч на getaiperks.com, і їх плутанина є найпоширенішим способом, яким засновники марнують заявки.
Як поводиться вартість навчання GPU в масштабі
Навчання оплачується в GPU-годинах, а не в результатах. Лічильник працює за реальний час, помножений на кількість прискорювачів, незалежно від того, збігається, розходиться чи аварійно завершується запуск через дев'ять годин.
П'ять властивостей роблять цей рахунок відмінним від будь-чого іншого у структурі витрат стартапу:
Обчислення масштабуються пропорційно параметрам, помноженим на токени. Добре встановлене наближення полягає в тому, що FLOPs для навчання приблизно в шість разів перевищують кількість параметрів, помножену на кількість токенів. Подвоєння обох призводить приблизно до чотириразового збільшення витрат, а не подвійного.
Використання — це тихий множник. Частка теоретичних FLOPs, яку фактично досягає запуск, значно варіюється залежно від стратегії паралелізму, розміру пакету та інтерконекту. Погано налаштований запуск може коштувати майже вдвічі дорожче за добре налаштований для ідентичного результату.
Інтерконект визначає економіку багатовузлових систем. Дешеві GPU без швидкої мережі між вузлами не є дешевими для розподіленого навчання, тому що кластер витрачає час на очікування градієнтів.
Неуспішні запуски оплачуються повністю. Частота контрольних точок — це засіб контролю витрат, а не перевага гігієни.
Позиції, що не стосуються GPU, не є округленнями. Зберігання контрольних точок, зберігання наборів даних та вихідні дані між регіонами або хмарами додають значний відсоток до витрат на прискорювачі. Широкі хмарні кредити поглинають це; надані лише GPU — ні.
Найкращі AI-кредити для стартапів
Подавайте заявку безпосередньо через ці перевірені програми.
Claude (via program) $100,000
Для стартапів на ранніх стадіях
OpenAI (via program) $2,500
Для стартапів на ранніх стадіях
Anthropic $20,000
Для стартапів на ранніх стадіях
AWS $300,000
Для стартапів на ранніх стадіях
Google Cloud $350,000
Для стартапів на ранніх стадіях
Lovable Up to $150
Для стартапів на ранніх стадіях
Як вибрати між постачальниками GPU-кредитів
Підбирайте кредит до форми робочого навантаження, а не до розміру головної цифри. Грант на $300,000 на кремнії, який ваш стек не може націлити, коштує менше, ніж грант на $50,000, який ви можете витратити наступного тижня.
| Якщо ваше робоче навантаження | Правильна форма кредиту | На що звернути увагу |
|---|---|---|
| Попереднє навчання з нуля | Найбільший доступний грант від гіперскейлера | Обмеженням є потужність, а не баланс кредитів |
| Продовжене попереднє навчання | Гіперскейлер або користувацький кремній | Вартість перенесення з CUDA |
| Доналаштування відкритих моделей | Хостингова платформа або спеціалізований GPU-постачальник | Кредити, що закінчуються раніше, ніж готовий ваш набір даних |
| Короткочасні експерименти | Безсерверний білінг по секундах | Постійно активні GPU швидко вичерпують безсерверний грант |
| Самостійний інференс | Зарезервована потужність плюс програма постачальника | Коефіцієнт використання визначає точку беззбитковості, а не прейскурант |
| Виклик передового API | Моделі-кредити, а не GPU-кредити | Покупка зовсім не того рівня |
Три питання вирішують більшість рішень. Чи ваш стек прив'язаний до CUDA, що знецінює програми з користувацьким кремнієм на вартість перенесення? Де вже знаходяться ваші навчальні дані, враховуючи, що вихідні дані біляться? І чи є ваш коефіцієнт використання короткочасним чи постійним, що визначає вибір між безсерверними та зарезервованими потужностями?
Право на участь у кожній програмі залежить від етапу, фінансування та іноді від того, які інвестори вас підтримують. Ці критерії перераховані для кожної програми на getaiperks.com.
Чому терміни важливіші за розмір стелі
Програми обчислень працюють за двома незалежними годинниками: скільки часу займає розгляд, і як довго діє грант після його затвердження. Об'єднання їх в один годинник є найдорожчою помилкою планування в цій категорії.
Годинник розгляду значно варіюється залежно від типу програми. Великі програми гіперскейлерів та постачальників чіпів мають найвищі стелі та найповільніші цикли розгляду, оскільки рішення приймається людиною та чергою. Програми постачальників обладнання знаходяться посередині, і те, що вони контролюють, часто є виділенням прискорювачів, а не грошима, що під час дефіциту є більш цінною половиною. Платформи безсерверного та хостингового навчання знаходяться на швидкому кінці, де рішення може бути прийнято ще до планування навчального запуску.
Годинник закінчення терміну дії працює протилежно інтуїції. Кожен грант на обчислення має вікно, і це вікно зазвичай відкривається після затвердження, а не після першого використання. Грант, який надходить, поки набір даних ще очищається, витрачає частину свого життя на неактивний обліковий запис. Тому програми, що швидко рухаються, є найвибагливішими для резерву, а програми, що повільно рухаються, — найменш вибагливими для очікування.
Практичним наслідком є те, що розмір стелі та корисна вартість розходяться. Великий грант, термін дії якого закінчується під час очищення, коштує менше, ніж помірний, який надходить наступного тижня, коли кластер готовий. Категорії обчислень та хмарної інфраструктури на getaiperks.com показують, які програми зараз відкриті, що є вхідними даними, від яких насправді залежать ці рішення щодо термінів.
Найкращі AI-кредити для стартапів
Подавайте заявку безпосередньо через ці перевірені програми.
Claude (via program) $100,000
Для стартапів на ранніх стадіях
OpenAI (via program) $2,500
Для стартапів на ранніх стадіях
Anthropic $20,000
Для стартапів на ранніх стадіях
AWS $300,000
Для стартапів на ранніх стадіях
Google Cloud $350,000
Для стартапів на ранніх стадіях
Lovable Up to $150
Для стартапів на ранніх стадіях
Що засновники неправильно розуміють про безкоштовні GPU-кредити
Повторювана помилка — вважати баланс кредитів резервуванням GPU. Це не так. Кредити покривають рахунок; потужності у вашому регіоні вирішують, чи існують інстанси взагалі.
П'ять помилок коштують командам реальних грошей:
Плутанина кредитів з потужностями. Під час дефіциту обмеженням для навчального запуску є доступні прискорювачі, а не бюджет. Програми постачальників, що постачаються з виділенням ресурсів, коштують більше, ніж свідчить їхня доларова вартість.
Погоня за найбільшим заголовним числом. Грант на не-CUDA кремнії несе вартість перенесення в інженерних тижнях. Іноді ця угода чудова. Вона ніколи не буває безкоштовною.
Заявка занадто рано. Кредити мають часові обмеження, і грант, термін дії якого закінчується, поки ви ще очищаєте свій набір даних, перетворюється на ніщо.
Ігнорування прив'язки вихідних даних. Кредити від однієї хмари концентрують ваші дані там. Пізніше переміщення великого корпусу є рахунком, який ніхто не прогнозує.
Навчання, коли можна було б доналаштувати. Більшість продуктів, які вважають, що їм потрібно навчатися, насправді потребують доналаштування, а більшість тих, хто вважає, що їм потрібно доналаштовуватися, потребують кращого вилучення даних. Безкоштовні кредити — погана причина для прийняття конвеєра навчання.
Володіння кількома грантами на різних рівнях — це те, що насправді фінансує перший рік модельної компанії. AI Perks існує, щоб показувати, які програми відкриті та які комбінації сумісні.
Часті запитання
Як отримати безкоштовні GPU-кредити для навчання моделей?
GPU-кредити надходять від хмарних провайдерів, постачальників чіпів та спеціалізованих обчислювальних платформ, зі стелями від приблизно $10,000 до $1,000,000. Кожна програма має власні критерії прийнятності, засновані на етапі та фінансуванні. Поточний список відкритих програм, з поясненням, що кожна охоплює, відстежується на getaiperks.com.
Чи GPU-кредити такі ж, як кредити OpenAI або Anthropic?
Ні, і володіння одним не замінює іншого. GPU-кредити оплачують години роботи прискорювачів на обладнанні, яке ви контролюєте. Модельні кредити оплачують токени через API когось іншого. Команді, яка навчає власні вагові коефіцієнти, потрібні перші; команді, яка викликає передову модель, потрібні другі.
Чи можу я комбінувати GPU-кредити від кількох постачальників?
Зазвичай так, оскільки кожен грант застосовується до рахунку іншого постачальника. Комбінування хмарних послуг, постачальників чіпів та спеціалізованих платформ є нормальним шаблоном, а не винятком. Сумісність варіюється залежно від програми, а комбінації, що працюють, перелічені на getaiperks.com.
Скільки GPU-годин можна купити за $50,000 кредитів?
Це повністю залежить від класу прискорювача та регіону, а опубліковані погодинні ставки змінюються достатньо часто, що будь-яка фіксована відповідь швидко застаріває. Більш корисним підходом є коефіцієнт використання: короткочасні експерименти дозволяють далеко розтягнути грант такого розміру, тоді як постійно активний багато-GPU кластер швидко його вичерпує.
Чи потрібно мати залучене фінансування для кваліфікації?
Це залежить від програми, і єдиного порогу для всієї категорії немає. Деякі програми відкриті для команд на будь-якому етапі, інші надають перевагу вашій підтримці, а кілька мають рівні, де стеля зростає з вашим розвитком. Критерії достатньо відрізняються між програмами, що вгадування є поганим фільтром. Поточні вимоги для кожної програми відстежуються на getaiperks.com.
Що відбувається, коли GPU-кредити закінчуються?
Невикористані кредити майже в кожній програмі анулюються, саме тому терміни активації важливіші за терміни подання заявки. Гранти мають часові обмеження, і вікно зазвичай починається з моменту затвердження. Послідовність ваших затверджень відповідно до реального навчального графіка — це різниця між витрачанням гранту та його втратою.
Підпишіться на getaiperks.com →
Навчайте модель. Нехай хмарні провайдери фінансують GPU.
