​​AI训练成本是指为开发、优化和部署人工智能模型所需投入的资金，涵盖硬件设备、数据资源、人力资源、计算资源和维护费用等，涉及数十万至数亿美元不等的开支，且呈逐年指数级增长。​​

AI训练成本涉及多方面要素，其中硬件成本占据显著比例，像训练大型模型常需数千个如英伟达A100、H100等专为人工智能工作负载优化的GPU，单个芯片成本较高，且还需搭配冷却系统、电源供应和其他基础设施，硬件使用寿命有限，还需定期更换。数据获取与处理同样成本高昂，高质量、经过整理的数据集获取不易，受版权保护内容的许可需花费数百万美元，数据的人工标注和质量保证需要人力投入，存储和管理PB级的训练数据会产生持续成本。人力资源是关键因素，开发和训练人工智能模型需要高素质的专业人士，如拥有博士学位的人工智能研究人员和工程师，年薪通常较高，大型公司的人工智能研究团队人员成本每年可达1000万至2000万美元。计算资源方面的支出巨大，训练先进人工智能模型的计算成本极高，使用大量高性能计算设备消耗巨大电量，还需考虑冷却费用。模型训练完成后，还需进行后期优化和部署，包括模型压缩、优化算法研发以及部署环境的搭建和维护。

AI训练成本是一个复杂的概念，涵盖多个方面且金额巨大，还受多种因素影响而不断变化，在关注人工智能发展的理解其训练成本十分必要。