Khả năng tính toán trở thành mô hình kinh doanh mới Sự bùng nổ của mô hình lớn thúc đẩy chuyển đổi ngành
Điều kiện tiên quyết để giành giật khả năng tính toán là khả năng tính toán đang trở thành một mô hình kinh doanh mới. Cơn sốt đào tạo mô hình lớn cuối cùng cũng sẽ lắng xuống, các nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán cần chuẩn bị trước và kịp thời điều chỉnh hướng đi.
Gần đây, một nhà nghiên cứu tốt nghiệp từ Đại học Thanh Hoa đã sử dụng 200 thẻ GPU, mất khoảng 2 tháng để huấn luyện một mô hình lớn trong lĩnh vực khí tượng với số lượng tham số đạt hàng trăm triệu. Theo chi phí sử dụng GPU là 7.8 nhân dân tệ mỗi giờ, chi phí huấn luyện cho mô hình này có thể vượt quá 2 triệu nhân dân tệ. Nếu huấn luyện một mô hình lớn tổng quát, chi phí có thể tăng gấp trăm lần.
Hiện nay, Trung Quốc đã có hơn 100 mô hình lớn với quy mô 10 tỷ tham số. Tuy nhiên, việc đào tạo mô hình lớn mà ngành công nghiệp đang ồ ạt tham gia lại đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt GPU cao cấp. Chi phí khả năng tính toán cao, thiếu hụt khả năng tính toán và vốn trở thành vấn đề trực tiếp nhất mà ngành công nghiệp phải đối mặt.
Sự thiếu hụt GPU cao cấp đã trở thành một vấn đề được ngành công nhận. Trong thời kỳ đỉnh điểm, giá của một chiếc NVIDIA A100 cao tới hai đến ba mươi triệu nhân dân tệ, tiền thuê một máy chủ A100 trong một tháng cũng đã tăng lên 50-70 triệu nhân dân tệ. Dù vậy, giá cao cũng không nhất định có thể mua được chip, một số nhà cung cấp còn gặp phải tình huống nhà cung cấp vi phạm hợp đồng.
Một giám đốc điều hành của một công ty điện toán đám mây cho biết: "Chúng tôi có nhiều khách hàng muốn tài nguyên GPU cao cấp, nhưng nguồn cung hiện tại không thể hoàn toàn đáp ứng nhu cầu rộng rãi của thị trường."
Ngành công nghiệp phổ biến cho rằng, với sự cạnh tranh khốc liệt trên thị trường mô hình lớn, ngành sẽ trở lại lý trí từ sự cuồng nhiệt, các công ty cũng sẽ điều chỉnh chi phí và chiến lược dựa trên sự thay đổi của kỳ vọng.
Đối mặt với khả năng tính toán thiếu hụt, các doanh nghiệp đang khám phá nhiều phương pháp ứng phó:
Sử dụng dữ liệu chất lượng cao hơn để nâng cao hiệu quả đào tạo
Nâng cao khả năng cơ sở hạ tầng, đạt được hoạt động ổn định lâu dài trên 1000 kcal.
Tối ưu hóa khả năng tính toán, nâng cao tỷ lệ sử dụng
Chuyển từ kiến trúc điện toán đám mây sang kiến trúc siêu máy tính để giảm chi phí
Sử dụng nền tảng GPU nội địa thay thế Nvidia
Tuy nhiên, những phương pháp này đều là các dự án lớn đối với các doanh nghiệp thông thường. Do đó, nhiều đội ngũ thuật toán chọn hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán chuyên nghiệp. Cụm GPU cấp kilocalorie mới có thể đạt được hiệu ứng quy mô, việc lựa chọn nhà cung cấp khả năng tính toán có thể giảm chi phí biên.
Với sự phổ biến của ứng dụng trí tuệ nhân tạo, việc giúp các doanh nghiệp nhỏ và vừa có thể sử dụng tài nguyên khả năng tính toán một cách thuận tiện và chi phí thấp trở nên vô cùng quan trọng. Dù là nhu cầu cấp bách về khả năng tính toán từ các mô hình lớn hay các vấn đề cần giải quyết trong việc ứng dụng khả năng tính toán, tất cả đều thể hiện rằng khả năng tính toán đã trở thành một mô hình dịch vụ mới.
Bản chất của dịch vụ khả năng tính toán là thực hiện đầu ra thống nhất khả năng tính toán đa dạng thông qua công nghệ tính toán mới, và tích hợp với điện toán đám mây, dữ liệu lớn, AI và các công nghệ khác. Nó không chỉ bao gồm khả năng tính toán, mà còn bao gồm việc tích hợp các tài nguyên như lưu trữ, mạng, v.v., để cung cấp dịch vụ dưới dạng API.
Trong chuỗi ngành công nghiệp khả năng tính toán, các doanh nghiệp thượng nguồn cung cấp tài nguyên cơ bản, các doanh nghiệp trung nguồn chịu trách nhiệm sản xuất và cung cấp khả năng tính toán, còn các doanh nghiệp hạ nguồn là người dùng dịch vụ khả năng tính toán. Khi khả năng dịch vụ của các doanh nghiệp trung nguồn càng mạnh, ngưỡng đối với các bên ứng dụng càng thấp, càng có lợi cho sự phát triển phổ cập của khả năng tính toán.
Hiện tại, tính phí theo lượng và gói năm gói tháng là các mô hình tính phí chính của dịch vụ khả năng tính toán. Ngành cũng đang thúc đẩy "sự hòa nhập tích hợp khả năng tính toán và mạng", hỗ trợ việc điều phối tài nguyên qua các kiến trúc, khu vực và nhà cung cấp dịch vụ khác nhau.
Khi nhu cầu tính toán hiệu suất cao của các mô hình lớn trở thành bình thường, dịch vụ khả năng tính toán đang nhanh chóng hình thành một chuỗi công nghiệp và mô hình kinh doanh độc đáo. Mặc dù hiện tại thiếu hụt GPU cao cấp và chi phí khả năng tính toán cao, nhưng đây chỉ là hiện tượng tạm thời. Về lâu dài, dịch vụ hóa khả năng tính toán là xu hướng chắc chắn, các nhà cung cấp dịch vụ cần chuẩn bị trước cho sự thay đổi của thị trường.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MechanicalMartel
· 07-20 19:06
Thu tiền khó khăn rồi bây giờ
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketNoodler
· 07-20 12:52
Người ngu tiền nhiều quá, vài tỷ đổ vào mà ngay cả lợi nhuận cơ bản cũng thành vấn đề.
Xem bản gốcTrả lời0
PortfolioAlert
· 07-19 12:22
Khi rẻ nó không mua
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropChaser
· 07-19 04:54
Tiền cháy nhanh hơn là tăng lên.
Xem bản gốcTrả lời0
SellTheBounce
· 07-19 04:54
Khả năng tính toán bơm lớn chính là điểm làm ngắn tốt nhất
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidationWizard
· 07-19 04:54
Đừng chơi nữa, mọi người đang tranh giành GPU.
Xem bản gốcTrả lời0
LeekCutter
· 07-19 04:50
Nằm xuống ăn dưa xem kịch, có tiền cũng không bằng có thẻ.
Xem bản gốcTrả lời0
TopEscapeArtist
· 07-19 04:42
GPU này giống như một chiêu trò khai thác thẻ đồ họa năm 2018, đáy đã bị tôi bắt.
Khả năng tính toán nóng lên dưới mô hình kinh doanh mới: Thiếu hụt và cơ hội đồng thời xuất hiện
Khả năng tính toán trở thành mô hình kinh doanh mới Sự bùng nổ của mô hình lớn thúc đẩy chuyển đổi ngành
Điều kiện tiên quyết để giành giật khả năng tính toán là khả năng tính toán đang trở thành một mô hình kinh doanh mới. Cơn sốt đào tạo mô hình lớn cuối cùng cũng sẽ lắng xuống, các nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán cần chuẩn bị trước và kịp thời điều chỉnh hướng đi.
Gần đây, một nhà nghiên cứu tốt nghiệp từ Đại học Thanh Hoa đã sử dụng 200 thẻ GPU, mất khoảng 2 tháng để huấn luyện một mô hình lớn trong lĩnh vực khí tượng với số lượng tham số đạt hàng trăm triệu. Theo chi phí sử dụng GPU là 7.8 nhân dân tệ mỗi giờ, chi phí huấn luyện cho mô hình này có thể vượt quá 2 triệu nhân dân tệ. Nếu huấn luyện một mô hình lớn tổng quát, chi phí có thể tăng gấp trăm lần.
Hiện nay, Trung Quốc đã có hơn 100 mô hình lớn với quy mô 10 tỷ tham số. Tuy nhiên, việc đào tạo mô hình lớn mà ngành công nghiệp đang ồ ạt tham gia lại đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt GPU cao cấp. Chi phí khả năng tính toán cao, thiếu hụt khả năng tính toán và vốn trở thành vấn đề trực tiếp nhất mà ngành công nghiệp phải đối mặt.
Sự thiếu hụt GPU cao cấp đã trở thành một vấn đề được ngành công nhận. Trong thời kỳ đỉnh điểm, giá của một chiếc NVIDIA A100 cao tới hai đến ba mươi triệu nhân dân tệ, tiền thuê một máy chủ A100 trong một tháng cũng đã tăng lên 50-70 triệu nhân dân tệ. Dù vậy, giá cao cũng không nhất định có thể mua được chip, một số nhà cung cấp còn gặp phải tình huống nhà cung cấp vi phạm hợp đồng.
Một giám đốc điều hành của một công ty điện toán đám mây cho biết: "Chúng tôi có nhiều khách hàng muốn tài nguyên GPU cao cấp, nhưng nguồn cung hiện tại không thể hoàn toàn đáp ứng nhu cầu rộng rãi của thị trường."
Ngành công nghiệp phổ biến cho rằng, với sự cạnh tranh khốc liệt trên thị trường mô hình lớn, ngành sẽ trở lại lý trí từ sự cuồng nhiệt, các công ty cũng sẽ điều chỉnh chi phí và chiến lược dựa trên sự thay đổi của kỳ vọng.
Đối mặt với khả năng tính toán thiếu hụt, các doanh nghiệp đang khám phá nhiều phương pháp ứng phó:
Tuy nhiên, những phương pháp này đều là các dự án lớn đối với các doanh nghiệp thông thường. Do đó, nhiều đội ngũ thuật toán chọn hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán chuyên nghiệp. Cụm GPU cấp kilocalorie mới có thể đạt được hiệu ứng quy mô, việc lựa chọn nhà cung cấp khả năng tính toán có thể giảm chi phí biên.
Với sự phổ biến của ứng dụng trí tuệ nhân tạo, việc giúp các doanh nghiệp nhỏ và vừa có thể sử dụng tài nguyên khả năng tính toán một cách thuận tiện và chi phí thấp trở nên vô cùng quan trọng. Dù là nhu cầu cấp bách về khả năng tính toán từ các mô hình lớn hay các vấn đề cần giải quyết trong việc ứng dụng khả năng tính toán, tất cả đều thể hiện rằng khả năng tính toán đã trở thành một mô hình dịch vụ mới.
Bản chất của dịch vụ khả năng tính toán là thực hiện đầu ra thống nhất khả năng tính toán đa dạng thông qua công nghệ tính toán mới, và tích hợp với điện toán đám mây, dữ liệu lớn, AI và các công nghệ khác. Nó không chỉ bao gồm khả năng tính toán, mà còn bao gồm việc tích hợp các tài nguyên như lưu trữ, mạng, v.v., để cung cấp dịch vụ dưới dạng API.
Trong chuỗi ngành công nghiệp khả năng tính toán, các doanh nghiệp thượng nguồn cung cấp tài nguyên cơ bản, các doanh nghiệp trung nguồn chịu trách nhiệm sản xuất và cung cấp khả năng tính toán, còn các doanh nghiệp hạ nguồn là người dùng dịch vụ khả năng tính toán. Khi khả năng dịch vụ của các doanh nghiệp trung nguồn càng mạnh, ngưỡng đối với các bên ứng dụng càng thấp, càng có lợi cho sự phát triển phổ cập của khả năng tính toán.
Hiện tại, tính phí theo lượng và gói năm gói tháng là các mô hình tính phí chính của dịch vụ khả năng tính toán. Ngành cũng đang thúc đẩy "sự hòa nhập tích hợp khả năng tính toán và mạng", hỗ trợ việc điều phối tài nguyên qua các kiến trúc, khu vực và nhà cung cấp dịch vụ khác nhau.
Khi nhu cầu tính toán hiệu suất cao của các mô hình lớn trở thành bình thường, dịch vụ khả năng tính toán đang nhanh chóng hình thành một chuỗi công nghiệp và mô hình kinh doanh độc đáo. Mặc dù hiện tại thiếu hụt GPU cao cấp và chi phí khả năng tính toán cao, nhưng đây chỉ là hiện tượng tạm thời. Về lâu dài, dịch vụ hóa khả năng tính toán là xu hướng chắc chắn, các nhà cung cấp dịch vụ cần chuẩn bị trước cho sự thay đổi của thị trường.