从大模型"炼丹"到算力新模式

大模型训练热潮虽盛，但高端GPU短缺和算力成本高企已成为行业难题。企业纷纷寻求创新方法应对挑战,同时算力服务也正在成为一种新的商业模式。

训练大规模AI模型需要庞大的算力支持。以某气象大模型为例,仅使用200张GPU卡进行两个月的训练,成本就可能超过200万元。而对于通用大模型,训练成本可能高达数十亿元。这使得许多中小企业难以承受。

面对高端GPU卡一卡难求的局面,企业采取了多种应对策略:

1. 提升数据质量,提高训练效率
2. 优化基础架构,实现大规模集群稳定运行
3. 改进算力资源调度,提高利用率
4. 采用超算架构替代云计算架构
5. 使用国产GPU平台替代英伟达产品

与此同时,算力服务正在形成新的产业链和商业模式。上游提供基础算力资源,中游负责算力生产和调度,下游则是行业用户。云服务商和专业算力服务商正成为重要的中游角色。

算力服务主要采用按量计费和包年包月两种模式。用户可以选择GPU实例或MaaS平台等不同形式。未来还将推进"算网一体化"，实现跨架构、跨地域的灵活调度。

尽管当前行业热衷于抢夺高端GPU资源,但长远来看,算力服务化是大势所趋。算力服务商需要未雨绸缪,为市场理性回归后的转型做好准备。