Yapay Zeka Modellerinin Eğitim Maliyetleri: En Pahalı AI Modelleri

Frontier yapay zeka modellerini eğitmenin maliyeti yüz milyonlarca dolara ulaştı. Gemini 1.0 Ultra’nın tahmini eğitim hesaplama maliyeti 192 milyon dolar, Llama 3.1 405B’nin ise 170 milyon dolar seviyesinde.

Yazar
Caner Y.
Dijital medya ve içerik üretimi alanında çalışmalarını sürdüren Caner, Quantraptor’ın içerik operasyonlarının yürütülmesine, yayın planlamasının oluşturulmasına ve platformun dijital erişimini ve görünürlüğünü artırmaya yönelik süreçlere katkı...
13 Min. Okuma
Yapay Zeka Modellerinin Eğitim Maliyetleri: En Pahalı AI Modelleri
QUANTRAPTOR AI VERİ

Yapay Zeka Modellerinin Eğitim Maliyetleri

Frontier yapay zeka modellerini eğitmek için gereken hesaplama gücü hızla büyüyor. Büyük modellerin yalnızca nihai eğitim koşusuna ilişkin tahmini hesaplama maliyetleri bile artık yüz milyonlarca dolara ulaşabiliyor.

$192M Gemini 1.0 Ultra için tahmini eğitim hesaplama maliyeti · Stanford AI Index / Epoch AI
Önemli metodoloji notu: Aşağıdaki rakamların büyük bölümü şirketlerin açıkladığı gerçek faturalar değildir. Stanford AI Index, Epoch AI verilerinden yararlanarak eğitimde kullanılan hesaplama kaynaklarını ve tarihsel bulut donanımı kiralama fiyatlarını temel alan karşılaştırılabilir maliyet tahminleri oluşturur. Bu nedenle rakamlar “tahmini eğitim hesaplama maliyeti” olarak okunmalıdır.

En pahalı AI eğitimlerinden bazıları

Stanford AI Index 2025'te yayımlanan Epoch AI tahminlerinden öne çıkan modeller.

$192M Gemini 1.0 Ultra · tahmini eğitim maliyeti
$170M Llama 3.1 405B · tahmini eğitim maliyeti
$107M Grok-2 · tahmini eğitim maliyeti
$79M GPT-4 · tahmini eğitim maliyeti

AI modellerinin tahmini eğitim maliyetleri

Rakamlar karşılaştırılabilir bulut hesaplama maliyeti yaklaşımına dayanmaktadır ve en yakın milyon dolara yuvarlanmıştır.

Gemini 1.0 Ultra
$192M
Llama 3.1 405B
$170M
Grok-2
$107M
GPT-4
$79M
Mistral Large
$41M
PaLM 2
$29M
Falcon-180B
$26M
PaLM 540B
$12M
GPT-3 175B
$4M
Llama 2 70B
$3M

Ölçek farkı çarpıcı: Stanford AI Index tahminlerinde GPT-3'ün 2020'deki yaklaşık 4 milyon dolarlık eğitim maliyetinden, Gemini 1.0 Ultra'nın yaklaşık 192 milyon dolarlık seviyesine yalnızca birkaç yıl içinde ulaşıldı. Bu iki tahmin arasında yaklaşık 48 katlık fark bulunuyor.

Eğitim maliyeti yıllar içinde nasıl değişti?

Seçilmiş modeller, frontier AI eğitimindeki maliyet artışının ölçeğini gösteriyor.

2017 · Transformer $670
2019 · RoBERTa Large $160K
2020 · GPT-3 $4M
2024 · Gemini Ultra $192M
Uzun dönem eğilimi: Epoch AI'nin araştırmasına göre frontier modellerin nihai eğitim koşularındaki amortize edilmiş donanım ve enerji maliyetleri 2016'dan itibaren yılda yaklaşık 2,4 kat büyüdü. Bu eğilimin kesintisiz devam etmesi durumunda en büyük eğitim koşularının milyar dolar ölçeğine ulaşması mümkün.

Modellere göre maliyet tablosu

Stanford AI Index 2025 / Epoch AI tarafından yayımlanan seçilmiş model tahminleri.

Model Yıl Tahmini eğitim maliyeti
Gemini 1.0 Ultra 2024 ~$192 milyon
Llama 3.1 405B 2024 ~$170 milyon
Grok-2 2024 ~$107 milyon
GPT-4 2023 ~$79 milyon
Mistral Large 2024 ~$41 milyon
PaLM 2 2023 ~$29 milyon
Falcon-180B 2023 ~$26 milyon
PaLM 540B 2022 ~$12 milyon
Megatron-Turing NLG 530B 2021 ~$6 milyon
GPT-3 175B 2020 ~$4 milyon
Llama 2 70B 2023 ~$3 milyon
RoBERTa Large 2019 ~$160 bin

Llama 3.1 405B'nin eğitim ölçeği

Meta, kapalı modellerden farklı olarak Llama 3.1'in eğitim altyapısına ilişkin ayrıntılı veriler yayımladı.

405B Model parametresi
15T+ Eğitimde kullanılan token sayısı
16K+ Eğitim altyapısındaki H100 GPU ölçeği
30,84M 405B modelinin toplam H100 GPU-saati
Meta'nın yayımladığı model kartına göre Llama 3.1 405B'nin eğitimi yaklaşık 30,84 milyon H100 GPU-saati gerektirdi. Model 15 trilyondan fazla token üzerinde eğitildi. Bu altyapı ölçeği, büyük AI modellerindeki maliyetin neden hızla yükseldiğini gösteren somut örneklerden biri.

Bir AI modelinin eğitim maliyetini ne oluşturuyor?

01 · Hesaplama

GPU ve AI hızlandırıcıları

Büyük modeller binlerce GPU veya TPU üzerinde haftalar ya da aylar sürebilen eğitim süreçlerinden geçebilir. Donanım, frontier AI geliştirme maliyetinin en büyük kalemlerinden biridir.

02 · İnsan kaynağı

Araştırma ve mühendislik

Araştırmacılar, makine öğrenmesi mühendisleri, altyapı ekipleri ve diğer teknik personelin maliyeti toplam model geliştirme bütçesinin önemli bölümünü oluşturabilir.

03 · Deneyler

Eğitim öncesi testler

Nihai model ortaya çıkmadan önce çok sayıda küçük eğitim, ablation çalışması, hiperparametre deneyi ve başarısız eğitim koşusu gerçekleştirilebilir.

04 · Enerji

Elektrik ve veri merkezi

Binlerce hızlandırıcının aynı anda çalışması önemli elektrik, soğutma ve veri merkezi altyapısı gerektirir. Enerji doğrudan maliyetin yalnızca bir bölümü olsa da güç ihtiyacı çok büyüktür.

Toplam geliştirme maliyeti neden daha yüksek?

Eğitim hesaplama maliyeti ile bir modeli sıfırdan geliştirmenin toplam maliyeti aynı şey değildir.

Donanım

Toplam maliyetin %47–67'si

%47–67

Epoch AI'nin seçilmiş frontier modeller üzerindeki geliştirme maliyeti analizinde en büyük pay donanım ve ilişkili hesaplama altyapısına ait.

Ar-Ge personeli

Toplam maliyetin %29–49'u

%29–49

Araştırma ve geliştirme personelinin ücret ve öz sermaye bazlı maliyetleri toplam geliştirme bütçesinin önemli bir bölümünü oluşturuyor.

Enerji

Toplam maliyetin %2–6'sı

%2–6

Elektrik maliyeti toplam geliştirme bütçesinde donanım ve insan kaynağına göre daha küçük bir pay oluşturuyor.

Metodoloji

Tek bir “maliyet” yok

Bulut kiralama fiyatı, sahip olunan donanımın amortismanı veya bütün Ar-Ge sürecinin hesaplanması farklı sonuçlar üretebilir. Bu nedenle farklı kaynaklardaki model maliyetleri doğrudan karşılaştırılırken yöntem dikkate alınmalıdır.

En önemli sonuç: Büyük AI modellerinde kamuoyuna yansıyan “eğitim maliyeti” çoğu zaman şirketin model için yaptığı toplam harcamayı göstermiyor. Örneğin $192 milyon Gemini Ultra rakamı karşılaştırılabilir hesaplama maliyeti tahminidir. Araştırmacılar, deneyler, veri süreçleri ve diğer geliştirme giderleri hesaba katıldığında gerçek toplam geliştirme bütçesi bundan daha yüksek olabilir.

Sık sorulan sorular

Bir yapay zeka modelini eğitmek ne kadar maliyetli?

Maliyet modelin büyüklüğüne, veri miktarına, kullanılan donanıma ve eğitim süresine göre büyük ölçüde değişir. Frontier modellerde yalnızca eğitim hesaplamasının tahmini maliyeti yüz milyonlarca dolara ulaşabilir.

GPT-4'ün eğitim maliyeti ne kadar?

Stanford AI Index 2025'te yer alan Epoch AI tahminine göre GPT-4'ün karşılaştırılabilir eğitim hesaplama maliyeti yaklaşık 79 milyon dolardır. Bu rakam OpenAI'nin açıkladığı toplam geliştirme bütçesi değildir.

Gemini Ultra'nın eğitim maliyeti ne kadar?

Stanford AI Index'te Gemini 1.0 Ultra için yaklaşık 192 milyon dolarlık eğitim hesaplama maliyeti tahmini yer almaktadır.

Llama 3.1 405B'nin eğitim maliyeti ne kadar?

Stanford AI Index 2025 / Epoch AI tahmini yaklaşık 170 milyon dolardır. Meta ayrıca modelin 30,84 milyon H100 GPU-saati kullandığını açıklamıştır.

Grok-2'nin eğitim maliyeti ne kadar?

Stanford AI Index 2025'te yer alan Epoch AI tahmininde Grok-2'nin eğitim hesaplama maliyeti yaklaşık 107 milyon dolar seviyesindedir.

Eğitim maliyeti toplam model geliştirme maliyeti midir?

Hayır. Eğitim hesaplamasının yanı sıra araştırma personeli, deneyler, veri hazırlama, altyapı, değerlendirme ve diğer geliştirme giderleri bulunabilir. Bu nedenle nihai eğitim koşusunun maliyeti toplam proje bütçesinden farklıdır.

AI modellerinin eğitim maliyeti neden artıyor?

Frontier modeller giderek daha fazla eğitim hesaplaması, daha büyük GPU kümeleri ve daha kapsamlı veri setleri kullanıyor. Epoch AI'nin tarihsel analizinde frontier eğitim maliyetlerinin hızlı biçimde yükseldiği görülüyor.

AI modeli eğitim maliyetleri milyar dolara ulaşabilir mi?

Epoch AI, tarihsel maliyet artış eğiliminin devam etmesi halinde en büyük frontier model eğitim koşularının milyar dolar ölçeğini aşabileceğini hesaplıyor. Bu bir gerçekleşmiş maliyet değil, mevcut eğilimin ileriye dönük projeksiyonudur.

Kaynak ve metodoloji:
Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence, AI Index Report 2025; Epoch AI, AI Models Database ve “How much does it cost to train frontier AI models?” araştırması; Meta, Llama 3.1 Model Card. Model maliyetlerinin büyük bölümü kamuya açıklanan gerçek şirket harcamaları değil, eğitim hesaplamasına ilişkin tahminlerdir. Stanford AI Index tablosundaki maliyetler karşılaştırılabilir bulut hesaplama fiyatları kullanılarak oluşturulmuş ve enflasyona göre düzeltilmiştir. Toplam model geliştirme maliyetleri eğitim hesaplama maliyetlerinden daha yüksek olabilir.
Bu İçeriği Paylaş
Dijital medya ve içerik üretimi alanında çalışmalarını sürdüren Caner, Quantraptor’ın içerik operasyonlarının yürütülmesine, yayın planlamasının oluşturulmasına ve platformun dijital erişimini ve görünürlüğünü artırmaya yönelik süreçlere katkı sunmaktadır.
Yorum yapılmamış

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir