OpenAI、ゲストユーザーのチャットGPT応答コストを半減以上と報道
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OpenAIがゲストユーザー向けに提供するChatGPTサービスの応答コストを50%以上削減したと報じられている。
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OpenAI のエンジニアたちは今月初め、既存の AI モデルを実行するコストである推論コストを半減以上削減することに成功したと同僚たちに伝えていました。 これは、The Information が報じたところによると、事情に詳しい人物の話です。
OpenAI はこの新しい最適化を ChatGPT に適用し、特にアカウントを持っていない訪問者向けに行いました。これらのユーザーに対応するために必要な Nvidia の GPU 数はわずか数百台にまで減少しました。削減前にはどれほどの数が要求されていたか、また OpenAI がそれを達成するためにどのような手法を用いたかは明確ではありません。ゲストユーザーがアクセスできるのは ChatGPT の非常に限られた機能セットのみであるため、これらの成果が製品全体にも適用されるかどうかは未だ不明な点です。
Deepseek もまた、推論リクエストを 60% から 85% 高速化できる新しいオープンソース手法 を発表しました。解放されたリソースは、サービスのスケーリング、より優れたモデルの構築、応答速度の向上、あるいは利益率の拡大に充てることができます。しかし、データセンターの建設がゆっくりと進行しているため、こうした成果はラボに対してより多くの余裕をもたらす可能性が高く、チップ需要を直接減少させることにはならないでしょう。
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OpenAI engineers told colleagues earlier this month that they'd managed to cut inference costs—the expense of running existing AI models—by more than half. That's according to a person familiar with the discussions, as reported by The Information.
OpenAI applied the new optimizations to ChatGPT, specifically for visitors who don't have an account. The number of Nvidia GPUs needed to serve those users dropped to just a few hundred. It's not clear how many were required before or what techniques OpenAI used to pull it off. Guest users can only access a very limited set of ChatGPT features, so whether these gains would carry over to the full product is an open question.
Deepseek also just dropped a new open-source method that can speed up inference requests by 60 to 85 percent. The freed-up resources could go toward scaling services, better models, faster responses, or bigger margins. But since data center buildouts are moving slowly, gains like these will probably give labs more breathing room rather than cut into chip demand.
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