算力成为新型服务模式，大模型热潮带来的变革

近期,大模型训练需求激增,高端GPU供不应求,成为行业热点话题。一张英伟达A100显卡价格飙升至20多万元,月租也达到5-7万元。即便如此,仍有企业面临供应商跳票等问题。

这种算力短缺短期内难以解决。有专家表示,没有几十亿资金投入,很难持续开发大模型。一些创业者认为,如果没有百亿千亿资金支持,这条路很难走通。

面对这一局面,业内普遍认为,随着市场从狂热走向理性,企业会随预期变化调整策略控制成本。

为应对算力短缺,企业采取了多种方法:

1. 使用高质量数据提升训练效率
2. 提升基础架构稳定性,实现千卡长期稳定运行
3. 优化算力卡资源调度,实现精细化分布式调度
4. 提高网络速度,避免训练中断
5. 从云计算架构过渡到超算架构
6. 使用国产平台替代英伟达GPU

这些方法都需要较强的技术能力,一般企业难以通过自建数据中心满足需求,多选择专业算力服务商支持。

事实上,我们争抢的"大模型算力"已经成为一种新的服务模式。算力服务是以多样性算力为基础,以算力网络为链接,以有效供给算力为目标的新兴领域。它不仅包括算力,还封装了存储、网络等资源,以API等形式交付。

在算力产业链中,上游供应基础资源,中游提供算力服务,下游则是行业用户。相比自建环境,使用算力服务在成本和技术上更有优势。

目前算力服务主要采用按量计费和包年包月两种模式。未来还将推进"算网一体化融合",支持跨架构、地域、服务商的资源调度。

随着大模型需求常态化,算力服务正快速发展成为独特的产业链和商业模式。虽然当前高端GPU短缺,但这只是暂时现象。长远来看,算力服务商需未雨绸缪,为市场回归理性后的快速转变做好准备。