Повторне навчання GPT-1 обійдеться дешевше за підписку ChatGPT Plus

Неймовірна арифметика тренування штучного інтелекту: скільки насправді коштує GPT-6 Astra

Уявіть собі: для запуску нового покоління штучного інтелекту, GPT-6 Astra, знадобилося близько 940 септильйонів (це 10²⁴) обчислень. Якщо порахувати за середньою ціною, яку використовували в Epoch AI для Grok 4, вартість становить близько 920 мільйонів доларів. Але справжня цінність не в тому, скільки витратили – ключове питання, скільки часу ця модель залишатиметься актуальною, перш ніж її замінить нова. Згідно з прейскурантом OpenAI на 2026 рік, цей “строк придатності” – приблизно два місяці.

Чому AI швидко дешевшає

Простий приклад, щоб відчути темп змін: тренування першої моделі GPT-1 у 2018 році потребувало 18 мільйонів трильйонів обчислень. При теперішній ціні це коштує лише близько 18 доларів – менше, ніж вартість місячної підписки ChatGPT Plus. Час не стоїть на місці, й вартість обчислень стрімко падає.

Як зростали витрати на навчання моделей GPT

Журналіст Aatish Bhatia розглянув масштаби обчислень від GPT-1 до GPT-6 Astra, користуючись оцінками Epoch AI:

• GPT-1 (2018) – 18 млн трильйонів обчислень;
• GPT-2 (2019) – майже в 300 разів більше;
• GPT-3.5 (2022) – понад 140 тис. разів більше;
• GPT-4 (2023) – понад мільйон разів більше;
• GPT-6 Astra (2026) – близько октильйона, у 50 млн разів більше GPT-1.

До того ж, Epoch AI оцінює вартість навчання Grok 4 в $490 млн, враховуючи обладнання, електроенергію та викиди вуглецю. Звідси виходить поточна ціна близько $0,98 за квінтильйон обчислень – корисна величина для подальших підрахунків.

Вартість тренування різних поколінь моделей

Якщо застосувати цей коефіцієнт до Astra, маємо приблизно $921 млн для її навчання. При цьому вартість тренування інших моделей приблизно така:

1. GPT-1: $18;
2. GPT-2: $4,900;
3. GPT-3.5: $2,5 млн;
4. GPT-4: $21 млн;
5. GPT-6 Astra: $921 млн.

Зверніть увагу: у 2023 році Сам Альтман говорив, що GPT-4 коштував понад $100 млн. При сучасних цінах це приблизно п’ята частина цієї суми. Саме так виглядає обесцінення технологічних активів у світі штучного інтелекту.

Швидкість оновлень моделей і зниження цін

OpenAI порівняно швидко оновлює свої моделі – у 2026 році середній інтервал між релізами становить близько 61 дня:

• GPT-5.4 – березень;
• GPT-5.5 – квітень (через 49 днів);
• GPT-5.6 – липень (через 77 днів);
• GPT-6 Astra – вересень (через 56 днів).

Ще цікавіше прослідкувати за політикою цін на GPT-5.6: після запуску почалися значні знижки протягом двох місяців. Кінцева подія – появлення GPT-6 Astra, яка коштувала у 2,5 раза дорожче за GPT-5.6 у своїй найвищій версії.

Як швидко модель втрачає свою вартість?

Дослідження Epoch AI показало, що вартість досягнення певного рівня продуктивності в AI падає приблизно на 47% щокварталу. Для нових рівнів цей спад ще різкіший – до 66% щокварталу, а через два роки темп уповільнюється до 32%. Це означає, що новітні технології дешевшають удвічі приблизно кожні 59 днів. От і виходить, що швидкість оновлень моделей і падіння цін працюють у парі.

Фінансові аспекти: чи окупається таке навчання?

Навіть при колосальних витратах, якщо GPT-6 Astra використовується приблизно 61 день, щоденна “ціна” утримання статусу флагмана становить близько $15 млн. Для порівняння, за той же час OpenAI отримала “виручку” у вигляді обчислень для складних наукових досліджень із приблизною вартістю в $15 млн.

• Щоб окупити тренування цієї моделі, потрібно продавати її потужності за максимальною ціною кожен день;
• При цьому попередні моделі залишаються в лінійці за зниженими тарифами;
• Ринок стимулює знижки як спосіб швидко “збути” старий продукт.

Як працює бізнес-модель AI

У сфері штучного інтелекту витрати на навчання – це “придатний” товар із обмеженим терміном дії, а не капітальний актив. OpenAI оновлює моделі з інтервалом близько двох місяців, що нагадує швидкість ротації товарів на полиці. Такий підхід дозволяє підписникам сервісу отримувати “найкращу модель місяця” за стабільною ціною, не прив’язуючись до конкретної версії.

При цьому:

1. Відпрацьовуються інвестиції через “агентів”, які максимально ефективно використовують можливості моделі;
2. Другі місця на ринку користуються зниженням вартості та пропонують аналогічні послуги за вигідною ціною;
3. Постачальники обчислювальних ресурсів отримують дивіденди незалежно від моделі.

Що варто враховувати в перспективі

Головна складність полягає в тому, що сама модель – це не єдиний актив, а лише елемент цілого технологічного процесу. Навички команди, досвід і напрацювання переходять з релізу в реліз, що пом’якшує тиск по окупності окремого проекту.

Також варто звертати увагу на те, що з часом інтервали оновлення можуть збільшитись через зростання складності моделей, а це означатиме подовження життєвого циклу кожної версії. З іншого боку, при зростанні витрат на енергоресурси і обладнання – підвищаться і суми інвестицій.

Отже, головні факти:

• Вартість тренування GPT-6 Astra оцінюється приблизно в $920 млн;
• GPT-1 коштував по сучасних мірках лише $18;
• OpenAI активно знижує ціни за пару місяців до виходу нової версії;
• Ціна AI-можливостей падає дуже швидко – удвічі кожні 2 місяці;
• Підписка ChatGPT Plus стабільна $20 з 2023 року, хоча модель постійно оновлюється.

Чому це важливо для бізнесу та користувачів

За великим рахунком, центри обробки даних виробляють “інтелектуальний товар” з дуже коротким терміном реалізації. Перемагають на ринку ті компанії, які вміють підтримувати стабільний сервіс із обіговою “полицею”, під час якого інновації невпинно змінюють одна одну.

Вже сьогодні факт, що GPT-1 може коштувати менше, ніж вартість місячної підписки, демонструє, як швидко технології дешевшають. Незабаром і GPT-6 Astra здаватиметься таким самим вигідним придбанням. Тож математика не просто “стає дешевшою” – вона практично кожен день іде на знижку.