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大模型熱潮下的算力爭奪戰:服務商如何應對新商業模式
算力爭奪戰背後的新商業模式
大模型"煉丹"的熱潮會過去,但算力正在成爲一種新的商業模式。算力服務商需要未雨綢繆,及時轉向。
近期,有研究者使用全球40年的天氣數據,用200張GPU卡進行預訓練,在2個月左右的時間內,訓練出了參數量達億級的氣象大模型。按照一張GPU 7.8元/小時計算,這個模型的訓練成本可能超過200萬元。而如果是訓練通用大模型,成本可能要翻百倍。
目前中國10億參數規模的大模型已超過100個。然而,行業蜂擁而上的大模型"煉丹"卻面臨着高端GPU一卡難求的難題。算力成本高企,缺算力、缺資金成爲了擺在行業面前最直觀的問題。
高端GPU的短缺在全行業都無解。頂峯時期一張A100的價格已被炒到二三十萬元,單臺A100服務器的月租價格也飆到了5-7萬元/月。即便如此,高昂的價格依然可能拿不到芯片。
大模型市場的競爭激烈,沒有數十億資金投入,很難持續開發大模型。一些創業者表示,如果沒有百億千億資金支持,這條路很難走通。隨着市場從狂熱到理性,企業也會隨着預期變化來控制成本、調整策略。
面對算力短缺,企業採取了多種應對措施:
這些方法每一種都是一個相對較大的工程,一般企業很難通過自建數據中心來滿足需求。許多算法團隊選擇專業的算力廠商來提供支持。
算力已經成爲一種新的服務模式。算力服務以多樣性算力爲基礎,以算力網路爲連結,以供給有效算力爲目標。它不僅包括算力,還包括存儲、網路等資源的統一封裝,以服務形式(如API)完成算力交付。
從產業鏈結構來看,上遊企業主要供給算力基礎資源,中遊企業負責算力生產和供給,下遊企業則是算力的使用方。目前按量計費和包年包月是主流的計費模式。
隨着大模型高性能計算需求的常態化,脫胎於雲服務的算力服務快速進入大衆視野,形成了獨特的產業鏈和商業模式。在這個算力產業爆發的初期,高端GPU短缺、算力成本高企、搶"芯"成爲了這個時代的獨特風景。
長期來看,算力成爲一種服務是確定性趨勢。算力服務商需要做好準備,在大模型回歸理性、市場風向快速轉變時及時調整戰略。