Daya Komputasi menjadi model bisnis baru, gelombang "mengolah model" mungkin akan berlalu
Perang perebutan daya komputasi yang dipicu oleh pelatihan model besar sedang mendorong layanan daya komputasi menjadi model bisnis baru. Namun, di industri secara umum diyakini bahwa gelombang model besar saat ini pada akhirnya akan memudar, dan penyedia layanan daya komputasi perlu bersiap-siap, serta segera menyesuaikan arah strategi.
Belakangan ini, seorang pemuda lulusan Universitas Tsinghua yang sudah tiga tahun lulus memanfaatkan 200 kartu GPU dan menghabiskan waktu sekitar dua bulan untuk melatih sebuah model meteorologi besar dengan jumlah parameter mencapai miliaran. Diperkirakan, biaya pelatihan model besar di bidang khusus ini sudah melebihi 2 juta yuan. Jika model besar umum yang dilatih, biayanya mungkin bisa seratus kali lipat.
Saat ini, di Cina sudah ada lebih dari 100 model besar dengan skala 10 miliar parameter. Namun, industri secara umum menghadapi masalah kekurangan GPU kelas atas dan biaya daya komputasi yang tinggi. Seorang eksekutif besar mengaku: "Kekurangan daya komputasi adalah fakta, tetapi kami juga tidak bisa berbuat banyak." GPU kelas atas tidak mencukupi, harga meroket, biaya sewa juga meningkat, tetapi meskipun demikian, chip mungkin tetap tidak bisa dibeli.
Menghadapi situasi ini, setiap perusahaan sedang merespons dengan aktif. Beberapa perusahaan meningkatkan efisiensi dengan menggunakan data pelatihan yang lebih berkualitas, sementara yang lain berfokus pada peningkatan kemampuan infrastruktur untuk mencapai operasi stabil dari kluster GPU skala besar. Ada juga vendor yang memilih untuk beralih dari arsitektur komputasi awan ke arsitektur superkomputer, atau menggunakan platform dalam negeri untuk menggantikan GPU Nvidia.
Para ahli menunjukkan bahwa untuk mencapai aplikasi teknologi kecerdasan buatan secara skala, dibutuhkan daya komputasi yang murah dan mudah digunakan, sehingga usaha kecil dan menengah juga dapat menggunakannya dengan mudah. Daya komputasi telah secara bertahap menjadi mode layanan baru dalam permintaan dan iterasi teknologi.
Daya Komputasi layanan industri sedang terbentuk, hulu menyediakan sumber daya dasar, tengah bertanggung jawab atas produksi dan penjadwalan daya komputasi, sementara hilir adalah pengguna industri. Penyedia layanan cloud dan lainnya sedang menjelajahi model bisnis layanan daya komputasi yang baru, seperti pembayaran sesuai penggunaan, paket tahunan dan bulanan, dll.
Meskipun saat ini kekurangan GPU kelas atas menyebabkan persaingan dalam daya komputasi, para pelaku industri percaya bahwa ini hanya fenomena sementara. Dalam jangka panjang, layanan daya komputasi menjadi tren yang tidak terhindarkan. Penyedia layanan daya komputasi perlu mempersiapkan diri lebih awal, untuk bersiap menghadapi transformasi setelah pasar kembali ke rasionalitas.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
17 Suka
Hadiah
17
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
GasWaster
· 08-16 20:59
harga gpu pergi brrrr... sama seperti gas eth di 2021 smh
Lihat AsliBalas0
DefiPlaybook
· 08-16 20:58
Biaya炼丹 setara dengan Rig Penambangan比特 awal, sulit untuk mendapatkan.
Pertarungan Daya Komputasi Model Besar: Rencana Jangka Panjang di Balik Hype Jangka Pendek
Daya Komputasi menjadi model bisnis baru, gelombang "mengolah model" mungkin akan berlalu
Perang perebutan daya komputasi yang dipicu oleh pelatihan model besar sedang mendorong layanan daya komputasi menjadi model bisnis baru. Namun, di industri secara umum diyakini bahwa gelombang model besar saat ini pada akhirnya akan memudar, dan penyedia layanan daya komputasi perlu bersiap-siap, serta segera menyesuaikan arah strategi.
Belakangan ini, seorang pemuda lulusan Universitas Tsinghua yang sudah tiga tahun lulus memanfaatkan 200 kartu GPU dan menghabiskan waktu sekitar dua bulan untuk melatih sebuah model meteorologi besar dengan jumlah parameter mencapai miliaran. Diperkirakan, biaya pelatihan model besar di bidang khusus ini sudah melebihi 2 juta yuan. Jika model besar umum yang dilatih, biayanya mungkin bisa seratus kali lipat.
Saat ini, di Cina sudah ada lebih dari 100 model besar dengan skala 10 miliar parameter. Namun, industri secara umum menghadapi masalah kekurangan GPU kelas atas dan biaya daya komputasi yang tinggi. Seorang eksekutif besar mengaku: "Kekurangan daya komputasi adalah fakta, tetapi kami juga tidak bisa berbuat banyak." GPU kelas atas tidak mencukupi, harga meroket, biaya sewa juga meningkat, tetapi meskipun demikian, chip mungkin tetap tidak bisa dibeli.
Menghadapi situasi ini, setiap perusahaan sedang merespons dengan aktif. Beberapa perusahaan meningkatkan efisiensi dengan menggunakan data pelatihan yang lebih berkualitas, sementara yang lain berfokus pada peningkatan kemampuan infrastruktur untuk mencapai operasi stabil dari kluster GPU skala besar. Ada juga vendor yang memilih untuk beralih dari arsitektur komputasi awan ke arsitektur superkomputer, atau menggunakan platform dalam negeri untuk menggantikan GPU Nvidia.
Para ahli menunjukkan bahwa untuk mencapai aplikasi teknologi kecerdasan buatan secara skala, dibutuhkan daya komputasi yang murah dan mudah digunakan, sehingga usaha kecil dan menengah juga dapat menggunakannya dengan mudah. Daya komputasi telah secara bertahap menjadi mode layanan baru dalam permintaan dan iterasi teknologi.
Daya Komputasi layanan industri sedang terbentuk, hulu menyediakan sumber daya dasar, tengah bertanggung jawab atas produksi dan penjadwalan daya komputasi, sementara hilir adalah pengguna industri. Penyedia layanan cloud dan lainnya sedang menjelajahi model bisnis layanan daya komputasi yang baru, seperti pembayaran sesuai penggunaan, paket tahunan dan bulanan, dll.
Meskipun saat ini kekurangan GPU kelas atas menyebabkan persaingan dalam daya komputasi, para pelaku industri percaya bahwa ini hanya fenomena sementara. Dalam jangka panjang, layanan daya komputasi menjadi tren yang tidak terhindarkan. Penyedia layanan daya komputasi perlu mempersiapkan diri lebih awal, untuk bersiap menghadapi transformasi setelah pasar kembali ke rasionalitas.