算力成为新型商业模式，大模型"炼丹"热潮或将过去

大模型训练掀起的算力争夺战正在推动算力服务成为一种新的商业模式。然而，业内普遍认为，当前的大模型热潮终将褪去，算力服务商需要未雨绸缪，及时调整战略方向。

近期，一位清华大学毕业三年的年轻人利用200张GPU卡，花费约两个月时间训练出了一个参数量达亿级的气象大模型。据估算，仅这一垂直领域大模型的训练成本就超过200万元。如果是训练通用大模型，成本可能要翻百倍。

目前中国已有超过100个10亿参数规模的大模型。但行业普遍面临高端GPU短缺、算力成本高昂等问题。一位大厂高管坦言:"缺算力是事实,但我们也无可奈何。"高端GPU供不应求,价格飙升,租赁费用也水涨船高,但即便如此也可能买不到芯片。

面对这一困境,各企业都在积极应对。有公司通过使用更高质量的训练数据来提升效率,有的则致力于提升基础架构能力,实现大规模GPU集群的稳定运行。还有厂商选择从云计算架构过渡到超算架构,或使用国产平台替代英伟达GPU。

专家指出,要实现人工智能技术的规模化应用,需要大量廉价易用的智能算力,让中小微企业也能便利使用。算力已经在需求和技术迭代中,逐渐成为一种新的服务模式。

算力服务产业链正在形成,上游提供基础资源,中游负责算力生产和调度,下游则是行业用户。云服务商等正在探索新的算力服务商业模式,如按量计费、包年包月等。

尽管目前高端GPU短缺导致算力争夺战,但业内人士认为这只是暂时现象。长期来看,算力服务化是大势所趋。算力服务商需要提前布局,为市场回归理性后的转型做好准备。