قوة الحوسبة تصبح نموذجًا تجاريًا ناشئًا زخم النماذج الكبيرة يدفع تحول الصناعة

إن الشرط الأساسي للاستيلاء على قوة الحوسبة هو أن قوة الحوسبة أصبحت نموذجًا تجاريًا جديدًا. ستنتهي حمى تدريب النماذج الكبيرة في النهاية، ويجب على مزودي خدمات قوة الحوسبة أن يستعدوا مبكرًا ويعدلوا اتجاههم في الوقت المناسب.

في الآونة الأخيرة، استخدم باحث تخرج من جامعة تسينغhua منذ 3 سنوات 200 بطاقة GPU، واستغرق حوالي شهرين لتدريب نموذج كبير في مجال الأرصاد الجوية مع عدد من المعلمات يصل إلى مئات الملايين. وفقًا لتكلفة استخدام GPU البالغة 7.8 يوان في الساعة، قد تتجاوز تكلفة تدريب هذا النموذج 2 مليون يوان. وإذا كان النموذج المدرب هو نموذج كبير عام، فقد تتضاعف التكلفة بمئات المرات.

حاليًا، يوجد في الصين أكثر من 100 نموذج كبير يضم أكثر من 10 مليارات معلمة. ومع ذلك، يواجه تدريب النماذج الكبيرة التي تتدفق إلى الصناعة نقصًا في وحدات معالجة الرسومات المتقدمة. تكلفة قوة الحوسبة مرتفعة، ونقص القوة الحوسبية والتمويل أصبح المشكلة الأكثر مباشرة التي تواجه الصناعة.

أصبح نقص وحدات معالجة الرسومات العالية الأداء مشكلة معترف بها في الصناعة. خلال ذروتها، بلغ سعر وحدة معالجة الرسومات إنفيديا A100 ما يصل إلى عشرين أو ثلاثين ألف يوان، وارتفع إيجار خادم A100 الواحد إلى 5-7 آلاف يوان في الشهر. ومع ذلك، حتى مع الأسعار المرتفعة، قد لا يكون من الممكن شراء الرقائق، حيث واجه بعض الموردين حالات من عدم وفاء الموردين بالعقود.

صرح أحد كبار المسؤولين في شركة الحوسبة السحابية:"لدينا العديد من العملاء الذين يرغبون في موارد GPU عالية الجودة، لكن الإمدادات الحالية لا تستطيع تلبية الطلب الواسع في السوق بالكامل."

يعتقد على نطاق واسع في الصناعة أنه مع التنافس الشديد في سوق النماذج الكبيرة، ستعود الصناعة من الحماس إلى العقلانية، وستقوم الشركات أيضًا بالتحكم في التكاليف وتعديل استراتيجياتها بناءً على التغيرات المتوقعة.

في مواجهة نقص قوة الحوسبة، تستكشف الشركات مجموعة متنوعة من أساليب المواجهة:

1. استخدام بيانات ذات جودة أعلى لزيادة كفاءة التدريب
2. تعزيز قدرة البنية التحتية، لتحقيق تشغيل مستقر لفترات طويلة تزيد عن ألف كيلو كالوري
3. تحسين جدولة قوة الحوسبة وزيادة الاستخدام
4. الانتقال من بنية الحوسبة السحابية إلى بنية الحوسبة الفائقة يقلل التكاليف
5. استخدام منصة GPU محلية بدلاً من إنفيديا

ومع ذلك، فإن هذه الطرق تمثل مشاريع ضخمة بالنسبة للشركات العامة. لذلك، اختارت العديد من فرق الخوارزميات التعاون مع مزودي خدمات قوة الحوسبة المتخصصين. لا يمكن تحقيق تأثير النطاق إلا من خلال تجمعات GPU بمستوى كيلوكالوري، واختيار مزودي خدمات قوة الحوسبة يمكن أن يقلل من التكاليف الحدية.

مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، أصبح من الضروري أن تتمكن الشركات الصغيرة والمتوسطة من استخدام موارد قوة الحوسبة بسهولة وبتكلفة منخفضة. سواء كان الطلب الملح على قوة الحوسبة من النماذج الكبيرة، أو التحديات المختلفة التي تحتاج إلى حل في تطبيقات قوة الحوسبة، فإن هذا يعكس أن قوة الحوسبة قد أصبحت نموذج خدمة جديد.

جوهر خدمات قوة الحوسبة هو تحقيق إخراج موحد لقوة الحوسبة المتغايرة من خلال تقنيات الحوسبة الجديدة، ودمجها مع الحوسبة السحابية، والبيانات الضخمة، وتقنيات الذكاء الاصطناعي وغيرها. إنها لا تشمل فقط قوة الحوسبة، بل تشمل أيضًا تكامل الموارد مثل التخزين والشبكات، وتقديم الخدمات بشكل API وغيرها.

في سلسلة صناعة قوة الحوسبة، توفر الشركات العليا الموارد الأساسية، وتتحمل الشركات المتوسطة مسؤولية إنتاج وتزويد قوة الحوسبة، بينما تكون الشركات السفلية هي مستخدمي خدمات قوة الحوسبة. كلما كانت قدرة الشركات المتوسطة على تقديم الخدمات أقوى، كانت العوائق أمام الأطراف المستخدمة أقل، مما يسهل تطور قوة الحوسبة بطريقة شاملة.

حالياً، تعتبر خدمة الدفع حسب الاستخدام وخدمة الاشتراك السنوي أو الشهري هي النماذج الرئيسية لرسوم خدمات قوة الحوسبة. كما أن الصناعة تدفع نحو "دمج قوة الشبكة"، لدعم جدولة الموارد عبر الهياكل المختلفة، والمناطق، ومقدمي الخدمات.

مع الاعتياد على الطلب العالي على الحوسبة عالية الأداء لنماذج الذكاء الاصطناعي، تتشكل خدمات القوة الحوسبية بسرعة كحلقة صناعية ونموذج تجاري فريد. على الرغم من النقص الحالي في وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء وارتفاع تكلفة الحوسبة، إلا أن هذه ظاهرة مؤقتة. على المدى الطويل، يعد تحول خدمات الحوسبة إلى خدمات أمرًا مؤكدًا، ويحتاج مقدمو الخدمات إلى الاستعداد مسبقًا والتأهب لتغييرات السوق.