從大模型"煉丹"到算力新模式

大模型訓練熱潮雖盛，但高端GPU短缺和算力成本高企已成爲行業難題。企業紛紛尋求創新方法應對挑戰,同時算力服務也正在成爲一種新的商業模式。

訓練大規模AI模型需要龐大的算力支持。以某氣象大模型爲例,僅使用200張GPU卡進行兩個月的訓練,成本就可能超過200萬元。而對於通用大模型,訓練成本可能高達數十億元。這使得許多中小企業難以承受。

面對高端GPU卡一卡難求的局面,企業採取了多種應對策略:

1. 提升數據質量,提高訓練效率
2. 優化基礎架構,實現大規模集羣穩定運行
3. 改進算力資源調度,提高利用率
4. 採用超算架構替代雲計算架構
5. 使用國產GPU平台替代英偉達產品

與此同時,算力服務正在形成新的產業鏈和商業模式。上遊提供基礎算力資源,中遊負責算力生產和調度,下遊則是行業用戶。雲服務商和專業算力服務商正成爲重要的中遊角色。

算力服務主要採用按量計費和包年包月兩種模式。用戶可以選擇GPU實例或MaaS平台等不同形式。未來還將推進"算網一體化"，實現跨架構、跨地域的靈活調度。

盡管當前行業熱衷於搶奪高端GPU資源,但長遠來看,算力服務化是大勢所趨。算力服務商需要未雨綢繆,爲市場理性回歸後的轉型做好準備。