算力服务:大模型时代的新蓝海与产业变革

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算力服务:大模型时代的新商业模式

大模型训练对算力的需求推动了算力服务成为一种新兴的商业模式。虽然当前高端GPU短缺、成本高企,但长远来看,算力供给终将从卖方市场转向买方市场。

训练大规模模型需要庞大的算力资源。以某亿级参数垂直大模型为例,其训练成本可能超过200万元。而对于通用大模型,这一成本可能需要增加百倍。业内普遍认为,没有数十亿资金很难持续投入大模型研发。

面对算力短缺,企业采取了多种应对措施:

  1. 使用高质量数据提升训练效率
  2. 优化基础架构,实现千卡以上稳定运行
  3. 改进算力资源调度能力
  4. 从云计算架构过渡到超算架构
  5. 使用国产平台替代英伟达GPU

对多数企业而言,选择专业算力服务商比自建数据中心更具优势。这促使算力服务成为一种新兴商业模式。

算力服务以多样化算力为基础,通过算力网络连接,统一输出异构算力。它不仅包括算力,还封装了存储、网络等资源,以API等形式交付。

在算力产业链中:

  • 上游企业提供基础算力资源
  • 中游企业负责算力生产和供给
  • 下游企业基于算力服务提供增值服务

目前主流的计费模式包括按量计费和包年包月。未来,"算网一体化融合"将支持跨架构、跨地域、跨服务商的资源调度。

随着大模型需求常态化,算力服务正快速发展成为独特的产业链和商业模式。虽然当前高端GPU短缺造成"抢芯"现象,但长远来看,算力服务商需未雨绸缪,为市场理性回归做好准备。

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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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