📢 Gate廣場 #NERO发帖挑战# 秀觀點贏大獎活動火熱開啓!
Gate NERO生態周來襲!發帖秀出NERO項目洞察和活動實用攻略,瓜分30,000NERO!
💰️ 15位優質發帖用戶 * 2,000枚NERO每人
如何參與:
1️⃣ 調研NERO項目
對NERO的基本面、社區治理、發展目標、代幣經濟模型等方面進行研究,分享你對項目的深度研究。
2️⃣ 參與並分享真實體驗
參與NERO生態周相關活動,並曬出你的參與截圖、收益圖或實用教程。可以是收益展示、簡明易懂的新手攻略、小竅門,也可以是行情點位分析,內容詳實優先。
3️⃣ 鼓勵帶新互動
如果你的帖子吸引到他人參與活動,或者有好友評論“已參與/已交易”,將大幅提升你的獲獎概率!
NERO熱門活動(帖文需附以下活動連結):
NERO Chain (NERO) 生態周:Gate 已上線 NERO 現貨交易,爲回饋平台用戶,HODLer Airdrop、Launchpool、CandyDrop、餘幣寶已上線 NERO,邀您體驗。參與攻略見公告:https://www.gate.com/announcements/article/46284
高質量帖子Tips:
教程越詳細、圖片越直觀、互動量越高,獲獎幾率越大!
市場見解獨到、真實參與經歷、有帶新互動者,評選將優先考慮。
帖子需原創,字數不少於250字,且需獲得至少3條有效互動
算力熱潮下的新商業模式:短缺與機遇並存
算力成爲新興商業模式 大模型熱潮推動行業轉型
搶奪算力的前提是算力正在成爲一種新的商業模式。大模型訓練的熱潮終將褪去,算力服務提供商需要未雨綢繆,及時調整方向。
近期,一位清華大學畢業3年的研究人員利用200張GPU卡,花費約2個月時間,訓練出了參數量達億級的氣象領域大模型。按每小時7.8元的GPU使用費用計算,該模型的訓練成本可能超過200萬元。而如果訓練的是通用大模型,成本可能要增加百倍。
目前中國已有超過100個10億參數規模的大模型。然而,行業蜂擁而至的大模型訓練卻面臨高端GPU短缺的困境。算力成本高企,缺乏算力和資金成爲擺在業內面前最直接的問題。
高端GPU的短缺已成爲行業公認的難題。巔峯時期,一張英偉達A100的價格高達二三十萬元,單臺A100服務器的月租也漲到了5-7萬元。即便如此,高價也不一定能買到芯片,一些供應商還遇到過供貨商違約的情況。
某雲計算公司高管表示:"我們有很多客戶都想要高端GPU資源,但目前的供應無法完全滿足廣泛的市場需求。"
業內普遍認爲,隨着大模型市場的激烈競爭,行業將從狂熱回歸理性,企業也會根據預期的變化來控制成本、調整戰略。
面對算力短缺,企業正在探索多種應對方法:
然而,這些方法對一般企業來說都是巨大的工程。因此,許多算法團隊選擇與專業算力服務商合作。千卡級別的GPU集羣才能實現規模效應,選擇算力服務商可以降低邊際成本。
隨着人工智能的普及應用,讓中小企業也能便捷、低成本地使用算力資源變得至關重要。無論是大模型對算力的迫切需求,還是算力應用中需要解決的各種難題,都體現出算力已經成爲一種新的服務模式。
算力服務的本質是通過新計算技術實現異構算力統一輸出,並與雲計算、大數據、AI等技術融合。它不僅包括算力,還包括存儲、網路等資源的整合,以API等形式交付服務。
在算力產業鏈中,上遊企業提供基礎資源,中遊企業負責算力生產和供給,下遊企業則是算力服務的用戶。中遊企業的服務化能力越強,對應用方的門檻就越低,越有利於算力的普惠化發展。
目前,按量計費和包年包月是算力服務的主要收費模式。行業也在推進"算網一體化融合",支持跨架構、跨地域、跨服務商的資源調度。
隨着大模型高性能計算需求的常態化,算力服務正快速形成獨特的產業鏈和商業模式。雖然當前高端GPU短缺、算力成本高企,但這只是暫時現象。長期來看,算力服務化是確定的趨勢,服務商需要未雨綢繆,爲市場變化做好準備。