Poder de computação torna-se um novo modelo de negócios, a onda de "refinação" de grandes modelos pode estar a passar.
A batalha pelo poder de computação desencadeada pelo treinamento de grandes modelos está impulsionando os serviços de poder de computação a se tornarem um novo modelo de negócios. No entanto, é amplamente acreditado na indústria que a atual onda de grandes modelos acabará por passar, e os provedores de serviços de poder de computação precisam se preparar e ajustar suas estratégias a tempo.
Recentemente, um jovem formado na Universidade Tsinghua, há três anos, utilizou 200 placas de GPU e gastou cerca de dois meses para treinar um grande modelo meteorológico com um número de parâmetros na casa das centenas de milhões. Estima-se que apenas o custo de treinamento deste modelo grande em um setor vertical ultrapasse 2 milhões de yuanes. Se fosse um modelo grande genérico, o custo poderia aumentar cem vezes.
Atualmente, a China já possui mais de 100 grandes modelos com uma escala de 10 bilhões de parâmetros. No entanto, a indústria enfrenta problemas como a escassez de GPUs de alto desempenho e os altos custos de poder de computação. Um executivo de uma grande empresa admitiu: "A falta de poder de computação é um fato, mas não podemos fazer nada sobre isso." A demanda por GPUs de alto desempenho supera a oferta, os preços dispararam e as taxas de aluguel também aumentaram, mas mesmo assim pode ser difícil conseguir chips.
Diante desta dificuldade, as empresas estão a responder ativamente. Algumas empresas estão a melhorar a eficiência através da utilização de dados de treino de maior qualidade, outras estão focadas em melhorar a capacidade da infraestrutura, garantindo a operação estável de grandes clusters de GPU. Além disso, alguns fabricantes optam por fazer a transição de uma arquitetura de computação em nuvem para uma arquitetura de supercomputação, ou por usar plataformas nacionais em vez de GPUs da Nvidia.
Especialistas apontam que, para implementar a aplicação em larga escala da tecnologia de inteligência artificial, é necessário um grande poder de computação barato e fácil de usar, permitindo que pequenas e médias empresas também possam utilizá-lo de forma conveniente. O poder de computação já se tornou, na demanda e na iteração tecnológica, gradualmente um novo modelo de serviço.
A cadeia de serviços de poder de computação está se formando, com os recursos básicos fornecidos pela parte superior, a produção e a programação do poder de computação sendo responsabilidade da parte intermediária, e os usuários da indústria na parte inferior. Provedores de serviços em nuvem e outros estão explorando novos modelos de negócios de serviços de poder de computação, como cobrança por uso, pacotes anuais e mensais, entre outros.
Apesar da atual escassez de GPUs de alto desempenho que leva a uma batalha pelo poder de computação, especialistas da indústria acreditam que isso é apenas um fenômeno temporário. A longo prazo, a servitização do poder de computação é uma tendência inevitável. Os provedores de serviços de poder de computação precisam se preparar antecipadamente para se adaptar à transformação quando o mercado voltar à racionalidade.
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GasWaster
· 9h atrás
os preços das gpu subindo... assim como o gás do eth em 2021 smh
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DefiPlaybook
· 9h atrás
Os custos de refinação são comparáveis aos dos primeiros equipamentos de mineração de Bit, não dá mais para lucrar.
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fren.eth
· 9h atrás
Ai, as placas gráficas vão subir de preço novamente.
A luta pelo poder de computação dos grandes modelos: o planejamento a longo prazo por trás da onda de curto prazo.
Poder de computação torna-se um novo modelo de negócios, a onda de "refinação" de grandes modelos pode estar a passar.
A batalha pelo poder de computação desencadeada pelo treinamento de grandes modelos está impulsionando os serviços de poder de computação a se tornarem um novo modelo de negócios. No entanto, é amplamente acreditado na indústria que a atual onda de grandes modelos acabará por passar, e os provedores de serviços de poder de computação precisam se preparar e ajustar suas estratégias a tempo.
Recentemente, um jovem formado na Universidade Tsinghua, há três anos, utilizou 200 placas de GPU e gastou cerca de dois meses para treinar um grande modelo meteorológico com um número de parâmetros na casa das centenas de milhões. Estima-se que apenas o custo de treinamento deste modelo grande em um setor vertical ultrapasse 2 milhões de yuanes. Se fosse um modelo grande genérico, o custo poderia aumentar cem vezes.
Atualmente, a China já possui mais de 100 grandes modelos com uma escala de 10 bilhões de parâmetros. No entanto, a indústria enfrenta problemas como a escassez de GPUs de alto desempenho e os altos custos de poder de computação. Um executivo de uma grande empresa admitiu: "A falta de poder de computação é um fato, mas não podemos fazer nada sobre isso." A demanda por GPUs de alto desempenho supera a oferta, os preços dispararam e as taxas de aluguel também aumentaram, mas mesmo assim pode ser difícil conseguir chips.
Diante desta dificuldade, as empresas estão a responder ativamente. Algumas empresas estão a melhorar a eficiência através da utilização de dados de treino de maior qualidade, outras estão focadas em melhorar a capacidade da infraestrutura, garantindo a operação estável de grandes clusters de GPU. Além disso, alguns fabricantes optam por fazer a transição de uma arquitetura de computação em nuvem para uma arquitetura de supercomputação, ou por usar plataformas nacionais em vez de GPUs da Nvidia.
Especialistas apontam que, para implementar a aplicação em larga escala da tecnologia de inteligência artificial, é necessário um grande poder de computação barato e fácil de usar, permitindo que pequenas e médias empresas também possam utilizá-lo de forma conveniente. O poder de computação já se tornou, na demanda e na iteração tecnológica, gradualmente um novo modelo de serviço.
A cadeia de serviços de poder de computação está se formando, com os recursos básicos fornecidos pela parte superior, a produção e a programação do poder de computação sendo responsabilidade da parte intermediária, e os usuários da indústria na parte inferior. Provedores de serviços em nuvem e outros estão explorando novos modelos de negócios de serviços de poder de computação, como cobrança por uso, pacotes anuais e mensais, entre outros.
Apesar da atual escassez de GPUs de alto desempenho que leva a uma batalha pelo poder de computação, especialistas da indústria acreditam que isso é apenas um fenômeno temporário. A longo prazo, a servitização do poder de computação é uma tendência inevitável. Os provedores de serviços de poder de computação precisam se preparar antecipadamente para se adaptar à transformação quando o mercado voltar à racionalidade.