算力服務:大模型時代的新藍海與產業變革

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算力服務:大模型時代的新商業模式

大模型訓練對算力的需求推動了算力服務成爲一種新興的商業模式。雖然當前高端GPU短缺、成本高企,但長遠來看,算力供給終將從賣方市場轉向買方市場。

訓練大規模模型需要龐大的算力資源。以某億級參數垂直大模型爲例,其訓練成本可能超過200萬元。而對於通用大模型,這一成本可能需要增加百倍。業內普遍認爲,沒有數十億資金很難持續投入大模型研發。

面對算力短缺,企業採取了多種應對措施:

  1. 使用高質量數據提升訓練效率
  2. 優化基礎架構,實現千卡以上穩定運行
  3. 改進算力資源調度能力
  4. 從雲計算架構過渡到超算架構
  5. 使用國產平台替代英偉達GPU

對多數企業而言,選擇專業算力服務商比自建數據中心更具優勢。這促使算力服務成爲一種新興商業模式。

算力服務以多樣化算力爲基礎,通過算力網路連接,統一輸出異構算力。它不僅包括算力,還封裝了存儲、網路等資源,以API等形式交付。

在算力產業鏈中:

  • 上遊企業提供基礎算力資源
  • 中遊企業負責算力生產和供給
  • 下遊企業基於算力服務提供增值服務

目前主流的計費模式包括按量計費和包年包月。未來,"算網一體化融合"將支持跨架構、跨地域、跨服務商的資源調度。

隨着大模型需求常態化,算力服務正快速發展成爲獨特的產業鏈和商業模式。雖然當前高端GPU短缺造成"搶芯"現象,但長遠來看,算力服務商需未雨綢繆,爲市場理性回歸做好準備。

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笨蛋鲸鱼vip
· 07-30 08:13
炒到天花板了
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熊市修行僧vip
· 07-29 07:24
GPU 才是硬道理
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RegenRestorervip
· 07-29 07:17
GPU真是印钞机
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DeadTrades_Walkingvip
· 07-29 07:17
算力就是钱啊
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