OpenAI ar fi cheltuit între 500 milioane și 1 miliard de dolari pentru antrenarea GPT-6 Astra - Jensen Huang (NVIDIA) indică o rundă viitoare de 400.000 de GPU-uri, dar Anthropic rămâne în față la unele benchmark-uri

Costurile de antrenare pentru modelele de vârf urcă spre 1 miliard de dolari , iar următorul salt ar putea fi și mai scump, pe măsură ce OpenAI pregătește un nou „training run” mult mai mare decât cel folosit pentru GPT-6 Astra, potrivit Wccftech . OpenAI a antrenat GPT-6 Astra pe un cluster de 100.000 de GPU-uri, iar publicația estimează că nota de plată s-ar fi situat între 500 milioane și 1 miliard de dolari (aprox. 2,2–4,4 miliarde lei), în funcție de durata antrenării și de un cost orar de 2,50–3,50 dolari per GPU. În același timp, Jensen Huang , CEO-ul NVIDIA, a felicitat public OpenAI și a vorbit despre o viitoare sesiune de antrenare pe 400.000 de GPU-uri, care ar urma să depășească recordul stabilit de Astra. De ce contează: bugetele și energia devin constrângeri de business, nu doar „performanță AI” Estimările din material indică o schimbare de scară: dacă 100.000 de GPU-uri împing costurile spre pragul de 1 miliard de dolari, o creștere la 400.000 de GPU-uri sugerează o intensificare rapidă a cheltuielilor cu infrastructura (compute), cu efect direct asupra prețului final al produselor AI și asupra accesului la astfel de modele. Wccftech notează și o dimensiune operațională majoră: pentru un scenariu în care antrenarea ar folosi rack-uri NVIDIA GB200 NVL72, necesarul de putere ar ajunge la aproximativ 1,2 GW, pe baza calculelor prezentate (inclusiv un factor PUE – „Power Usage Effectiveness”, indicator al eficienței energetice a unui centru de date). O astfel de cerință mută discuția din zona software în zona de capacitate energetică și infrastructură de centre de date. Unde s-ar fi făcut antrenarea și de ce contează furnizorul de compute Publicația afirmă că antrenarea GPT-6 Astra ar fi fost realizată „cel mai probabil” la centrul de date Stargate din Abilene, Texas . În același context, materialul compară costurile cu o alternativă: dacă OpenAI ar fi folosit facilități CoreWeave, costurile ar fi putut fi „substanțial mai mari”, menționând un preț de circa 10,50 dolari per GPU-oră. Ce aduce GPT-6 Astra, dincolo de model: agenți care operează aplicații Din descrierea citată, Astra este prezentat ca un model capabil să „navigheze” software-ul într-un mod similar oamenilor, prin agenți care lucrează în paralel în browser, foi de calcul, site-uri și aplicații desktop, pentru a produce documente, prezentări și fluxuri de lucru în mai mulți pași. Materialul mai susține că structura „multi-agent” ar reduce riscul de „doom loops” (cicluri repetitive de eroare) și ar permite depanare autonomă de cod și ajustarea strategiei în timpul execuției. Performanța în benchmark-uri: nu e lider peste tot Deși Jensen Huang ar fi asociat lansarea cu „epoca AGI” (inteligență artificială generală), Wccftech notează că există în continuare critici privind statutul de AGI. În plus, potrivit materialului, Anthropic Fable 5.1 rămâne în fața GPT-6 Astra pe mai multe benchmark-uri: SWE-Bench Pro, Artificial Analysis Intelligence Index, Artificial Analysis Coding Agent Index și ProofBench v1.1 (demonstrații matematice formale). Ce urmează Dacă proiecția privind un antrenament pe 400.000 de GPU-uri se confirmă, următoarea etapă ar muta competiția într-o zonă în care diferențiatorii nu mai sunt doar arhitectura modelului și datele, ci și accesul la energie, centre de date și contracte de compute la scară foarte mare. Materialul nu oferă un calendar sau o confirmare oficială a acestei sesiuni viitoare, ci o prezintă ca proiecție atribuită lui Jensen Huang. [...]