Nhà nghiên cứu có thể nhận được bao nhiêu Tín dụng AI Miễn phí thực sự?
Hầu hết các nhà nghiên cứu có thể tích lũy bốn đến năm con số tín dụng AI miễn phí tại bất kỳ thời điểm nào, bởi vì các phòng thí nghiệm mô hình, nền tảng đám mây, nhà cung cấp GPU và các sáng kiến tính toán công cộng chạy các kênh học thuật riêng biệt không cạnh tranh với nhau.
Không có chương trình đơn lẻ nào chi trả cho cả năm của một phòng thí nghiệm. Mô hình hoạt động là ba hoặc bốn khoản tài trợ vừa phải chi trả cho các lớp khác nhau của hóa đơn, được gia hạn theo các chu kỳ khác nhau, thay vì một khoản tài trợ lớn duy nhất hết hạn cùng một lúc.
Vấn đề khó hơn là khám phá. Các kênh nghiên cứu được công bố một cách âm thầm, nằm trên các tên miền phụ mà không ai liên kết đến, và hiếm khi xuất hiện trong các bản tổng hợp tín dụng khởi nghiệp chiếm lĩnh kết quả tìm kiếm. AI Perks theo dõi 7,7 triệu đô la tín dụng trên 194 công ty, bao gồm cả các kênh học thuật và nghiên cứu mà hầu hết các danh sách bỏ sót hoàn toàn.
Nhà cung cấp nào cung cấp Tín dụng AI Miễn phí cho Nhà nghiên cứu?
Các nguồn đáng tin cậy rơi vào bốn nhóm: phòng thí nghiệm mô hình tiên phong, đám mây siêu quy mô, nhà cung cấp GPU và suy luận, và các sáng kiến tính toán được tài trợ công khai. Mỗi loại chi trả cho một khoản mục khác nhau, đó là lý do tại sao chúng chồng chất lên nhau.
Quy mô tài trợ dưới đây là các khoảng quan sát được, không phải là danh sách giá đã xuất bản. Các nhà cung cấp định cỡ giải thưởng theo dự án và cùng một chương trình có thể tạo ra các con số rất khác nhau cho một sinh viên tiến sĩ đơn lẻ và một phòng thí nghiệm được tài trợ kéo dài nhiều năm.
| Nhà cung cấp | Tín dụng chi trả cho | Hình thức tài trợ điển hình | Mạnh nhất cho |
|---|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Mã thông báo API Claude | Vừa phải cho các dự án cá nhân, bốn đến năm con số cho công việc được tài trợ | Phân tích tài liệu ngữ cảnh dài, nghiên cứu an toàn và khả năng diễn giải |
| OpenAI | Sử dụng API mô hình GPT | Tài trợ cố định, thường ở mức bốn con số thấp cho mỗi dự án được phê duyệt | Nghiên cứu thử nghiệm, tái tạo điểm chuẩn |
| Google Cloud | Vertex AI, Gemini, cộng với tính toán GPU và TPU chung | Bốn con số trực tiếp, lớn hơn thông qua một tổ chức | Nhóm cần mô hình và tính toán đào tạo trên một hóa đơn |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI và tính toán Azure | Thường được cấp dưới dạng phân bổ sử dụng thay vì số tiền đô la | Truy cập thể chế quy mô đại học |
| AWS | Các mô hình Bedrock cộng với toàn bộ hệ sinh thái AWS | Thay đổi đáng kể theo từng kênh và khu vực | Các phòng thí nghiệm có đường ống dữ liệu đã có trên AWS |
| NVIDIA | Giờ GPU và quyền truy cập đám mây lớp DGX | Phân bổ phần cứng hoặc tính toán, không phải tín dụng đô la | Chạy đào tạo và tinh chỉnh, không phải lệnh gọi API |
| Hugging Face | Suy luận được lưu trữ và tài trợ GPU cộng đồng | Nhỏ, nhanh, có thể gia hạn | Tập dữ liệu mở, phát hành mô hình, bản demo công khai |
| Together AI, Groq, Fireworks | Suy luận mô hình trọng lượng mở | Các bậc miễn phí hào phóng cộng với tín dụng nghiên cứu tùy ý | Suy luận theo lô khối lượng lớn trên các mô hình lớp Llama và Mistral |
| Các sáng kiến tính toán quốc gia (Mỹ, EU, Anh) | Năng lực GPU công cộng gộp lại | Phân bổ giờ GPU, được trao theo đợt | Chạy đào tạo mà không nhà cung cấp tài trợ nào chi trả được |
Các điều khoản thay đổi đáng kể từ kênh này sang kênh khác và các điều kiện đi kèm với một giải thưởng hiếm khi là những gì người nộp đơn mong đợi. Các điều khoản hiện tại cho mỗi giải thưởng được liệt kê tại getaiperks.com.
Tại sao Chi tiêu Nghiên cứu AI Hoạt động Khác Biệt ở Quy Mô Lớn
Chi tiêu nghiên cứu có tính chất đột biến thay vì tuyến tính, bởi vì việc đánh giá chạy lại toàn bộ tập dữ liệu mỗi khi một lời nhắc, một mô hình hoặc một tham số thay đổi. Hóa đơn của nhóm sản phẩm tăng theo người dùng. Hóa đơn của một phòng thí nghiệm tăng theo số lượng điều kiện thử nghiệm, điều này tích lũy nhanh hơn nhiều.
Đây là lý do lớn nhất khiến các nhà nghiên cứu đánh giá thấp những gì họ cần:
| Yếu tố chi phí | Tại sao nó ảnh hưởng đến nghiên cứu | Tác động thực tế |
|---|---|---|
| Tắt bỏ (Ablations) | Mỗi biến thể chạy lại toàn bộ bộ đánh giá | Một bảng có thể tốn gấp 10 đến 30 lần một lần chạy duy nhất |
| Khả năng tái lập | Kết quả phải tồn tại khi chạy lại sau vài tháng | Cùng một khoản chi tiêu xảy ra hai lần, đôi khi ba lần |
| Ngữ cảnh dài | Bài báo, bản ghi âm và cơ sở mã lấp đầy cửa sổ | Chi phí mỗi lần gọi nằm ở đầu phạm vi giá |
| Gán nhãn có sự tham gia của con người | Chú thích có sự hỗ trợ của mô hình chạy trên toàn bộ kho | Khối lượng, không phải độ phức tạp, chi phối hóa đơn |
| Yêu cầu của người đánh giá | Vòng hai yêu cầu các thử nghiệm bạn chưa lập ngân sách | Chi tiêu đến sau khi năm tài trợ đã kết thúc |
Hai hậu quả thực tế. Thứ nhất, suy luận theo lô và theo hàng đợi rẻ hơn đáng kể so với các lệnh gọi tương tác với cùng một khối lượng tổng thể, và hầu hết các khối lượng công việc nghiên cứu về bản chất là theo lô. Thứ hai, tín dụng có giá trị lớn hơn nhiều khi chúng đến trước các thử nghiệm thay vì trong quá trình thực hiện, điều này làm cho thời gian trở thành một phần của chiến lược.
Tín dụng Nghiên cứu Chồng chất với Cái gì?
Tín dụng mô hình, tín dụng tính toán và tín dụng công cụ là ba hóa đơn riêng biệt, và một phòng thí nghiệm chỉ giữ một trong số chúng vẫn phải trả tiền thật.
Một bộ cấu hình nghiên cứu điển hình có bốn lớp:
- Truy cập mô hình: Mã thông báo API từ Anthropic, OpenAI, Google hoặc máy chủ trọng lượng mở
- Tính toán: Giờ GPU để đào tạo, tinh chỉnh và bất kỳ thứ gì được lưu trữ trên máy chủ
- Dữ liệu và lưu trữ: Lưu trữ đối tượng, cơ sở dữ liệu vector, Postgres được quản lý
- Công cụ: Theo dõi thử nghiệm, gán nhãn, điều phối, khả năng quan sát
Hầu hết các nhà cung cấp ở hai lớp cuối cùng chạy các bậc học thuật hoặc mã nguồn mở hào phóng hơn các bậc khởi nghiệp của họ và thường miễn phí hoàn toàn cho các công việc đã xuất bản. Đây cũng là những lớp mà các nhà nghiên cứu quên hỏi, vì con số nổi bật luôn là tín dụng mô hình.
Các khoản tài trợ của tổ chức và cá nhân thường cũng chồng chất lên nhau. Phân bổ đám mây cấp khoa thường không tiêu thụ tín dụng cá nhân mà nhà nghiên cứu được trao cho dự án của riêng họ. AI Perks bao gồm những danh mục nào tương thích và những danh mục nào loại trừ lẫn nhau.
Tại sao Thời điểm Quyết định Một Khoản Tài trợ Trị Giá Bao nhiêu
Thời gian chờ, không phải giá trị nổi bật, là yếu tố quyết định một phòng thí nghiệm thực sự chi tiêu được bao nhiêu từ một khoản tín dụng. Hai giải thưởng có quy mô giống hệt nhau có giá trị rất khác nhau tùy thuộc vào vị trí của chúng so với các thử nghiệm mà chúng dự kiến tài trợ.
Ba điều làm cho tín dụng nghiên cứu đặc biệt nhạy cảm với thời điểm:
Các kênh chậm và các kênh tức thời là các chế độ lỗi đối lập. Một số giải thưởng được quyết định theo các vòng xem xét và trả lời theo tốc độ của riêng chúng. Những giải thưởng khác được yêu cầu trong một phút và bắt đầu đếm ngược ngay khi chúng được chấp nhận. Một phòng thí nghiệm đối xử như nhau với cả hai sẽ chờ đợi những thứ họ cần sớm và tiêu tốn những thứ họ cần muộn.
Lớp công cụ và dữ liệu là lớp âm thầm. Dễ dàng đánh giá thấp nó so với các tín dụng mô hình nổi bật, và đó là lớp loại bỏ các chi phí định kỳ còn tồn tại rất lâu sau khi tín dụng mô hình đã hết.
Các chương trình thay đổi. Các kênh nghiên cứu mở ra, đóng lại và thay đổi quy mô thường xuyên hơn các chương trình khởi nghiệp, và việc bỏ lỡ một cửa sổ có thể tiêu tốn cả một chu kỳ tài trợ. Những kênh nào đang hoạt động ngay bây giờ, và làm thế nào các nhà nghiên cứu tận dụng tối đa những kênh mà họ đủ điều kiện, đó là những gì AI Perks duy trì.
Nhà nghiên cứu Nhầm Lẫn Gì về Tín dụng AI Miễn phí
Sai lầm tốn kém nhất là coi tín dụng như một khoản giảm giá thay vì một thời hạn. Gần như tất cả chúng đều có thời hạn, và tín dụng chưa sử dụng sẽ được trả lại cho nhà cung cấp.
Các lỗi lặp lại:
Nộp đơn cho một nhà cung cấp. Tỷ lệ phê duyệt không đủ cao ở bất kỳ đâu để coi một đơn đăng ký duy nhất là một chiến lược. Bốn đơn đăng ký với ba lần phê duyệt tốt hơn một lần nộp được trau chuốt cẩn thận.
Giả định chương trình khởi nghiệp loại trừ giới học thuật. Nhiều chương trình không làm như vậy, đặc biệt đối với các công ty tách ra, các công ty liên kết với phòng thí nghiệm và các nhà nghiên cứu thương mại hóa công việc của họ. Một phần đáng ngạc nhiên trong số 7,7 triệu đô la được theo dõi tại AI Perks là dành cho các nhà nghiên cứu giả định nó không dành cho họ.
Bỏ qua các mô hình trọng lượng mở. Một phần lớn khối lượng công việc nghiên cứu hoạt động tốt trên các mô hình trọng lượng mở với một phần nhỏ chi phí tiên phong. Dành tín dụng tiên phong cho các lệnh gọi thực sự cần khả năng tiên phong có thể nhân đôi thời gian hoạt động hiệu quả.
Lập ngân sách cho bài báo và không phải cho phản bác. Các thử nghiệm được yêu cầu bởi người đánh giá thường xuyên đến sau khi tín dụng hết hạn. Giữ một khoản dự phòng.
Không bao giờ nộp đơn lại. Gia hạn và tài trợ lần thứ hai là phổ biến, và hầu hết các nhà nghiên cứu không bao giờ yêu cầu. Một dự án hoàn thành với kết quả đã xuất bản là một ứng dụng mạnh mẽ hơn so với dự án đã giành được tài trợ đầu tiên.
Câu hỏi thường gặp
Tôi có cần liên kết với trường đại học để nhận tín dụng AI nghiên cứu không?
Không phải lúc nào cũng vậy. Một số kênh nhìn xa hơn các trường đại học và những kênh khác thì không, và những kênh làm vậy có xu hướng đánh giá cao hồ sơ công khai về kết quả hơn là địa chỉ email của tổ chức. Nó thay đổi đủ giữa các nhà cung cấp đến mức đáng để kiểm tra từng kênh thay vì giả định theo bất kỳ cách nào. Những kênh nào mở cho các nhà nghiên cứu không liên kết được liệt kê tại getaiperks.com.
Tổng cộng có bao nhiêu Tín dụng AI miễn phí cho Nhà nghiên cứu?
Một bộ các ứng dụng được sắp xếp hợp lý thường đạt từ bốn đến năm con số tại bất kỳ thời điểm nào, với các phân bổ tính toán công cộng bổ sung giờ GPU thay vì đô la. Các phòng thí nghiệm được tài trợ đạt mức cao hơn. AI Perks theo dõi 7,7 triệu đô la tín dụng trên 194 công ty, bao gồm cả các kênh nghiên cứu mà hầu hết các bản tổng hợp bỏ qua hoàn toàn.
Tôi có thể sử dụng tín dụng nghiên cứu cho một công ty khởi nghiệp được tách ra từ phòng thí nghiệm của tôi không?
Thường không với cùng một khoản tài trợ. Các kênh nghiên cứu và các kênh thương mại được giữ riêng biệt theo thiết kế tại hầu hết các nhà cung cấp. Cách tốt hơn là giữ cả hai: một giải thưởng nghiên cứu cho công việc học thuật và một kênh khởi nghiệp riêng cho công ty. Hai kênh hiếm khi xung đột và các danh mục được ánh xạ tại getaiperks.com.
Các mô hình trọng lượng mở có phải là sự thay thế thực sự cho tín dụng tiên phong không?
Đối với phần lớn nghiên cứu, có. Phân loại, trích xuất, nhúng và gán nhãn hàng loạt hoạt động tốt trên các mô hình trọng lượng mở với một phần nhỏ chi phí tiên phong. Các mô hình tiên phong kiếm được chi phí của chúng trên khả năng suy luận ngữ cảnh dài và tạo sinh khó khăn. Việc chia khối lượng công việc trên cả hai là cách các phòng thí nghiệm làm cho một khoản tín dụng cố định kéo dài cả năm.
Điều gì xảy ra khi tín dụng nghiên cứu hết hạn?
Tín dụng chưa sử dụng sẽ bị mất trong hầu hết mọi chương trình và việc gia hạn tốt nhất cũng là tùy ý. Đây là lý do tại sao việc sắp xếp trình tự quan trọng hơn tổng giá trị: một khoản tài trợ được yêu cầu trước khi thiết kế thử nghiệm thường bị lãng phí một nửa. Hành vi hết hạn thay đổi đáng kể theo nhà cung cấp, vì vậy hãy xác nhận nó trước khi bạn chấp nhận một khoản tài trợ thay vì sau đó.
Tín dụng GPU và tín dụng API có được tính là một thứ không?
Không, và việc nhầm lẫn chúng là một lỗi lập kế hoạch phổ biến. Phân bổ GPU chi trả cho việc đào tạo, tinh chỉnh và suy luận được lưu trữ trên máy chủ. Tín dụng API chi trả cho các lệnh gọi đến một mô hình được lưu trữ. Một phòng thí nghiệm thực hiện cả hai cần cả hai, và chỉ giữ một trong hai vẫn để lại một hóa đơn đang hoạt động cho cái còn lại.
Thực hiện các thử nghiệm. Hãy để các nhà cung cấp tài trợ cho việc tính toán.