算力服務:大模型熱潮下的新興商業模式

大模型訓練對高端GPU的需求激增,導致算力資源緊缺成爲行業難題。一張英偉達A100 GPU的價格飆升至二三十萬元,單臺A100服務器月租也高達5-7萬元。然而即便如此,許多企業仍難以獲得所需的算力資源。

面對這一挑戰,企業紛紛採取應對措施。一些公司通過使用高質量數據提升訓練效率,或優化基礎架構以實現更穩定的大規模GPU集羣運行。還有企業轉向超算架構或國產GPU平台,以降低成本。對多數企業而言,選擇專業算力服務商是更可行的方案。

事實上,算力已發展成爲一種新的服務模式。算力服務整合了計算、存儲、網路等資源,通過API等方式提供服務。產業鏈上遊提供基礎硬件,中遊負責算力生產與調度,下遊則是各行業用戶。這種模式相比自建算力環境更具成本和技術優勢。

目前算力服務主要採用按量計費或包年包月模式。用戶可選擇特定GPU實例,或使用MaaS平台進行行業定制。未來還將推進"算網一體化"。雲服務商也正積極布局算力服務市場。

雖然當前高端GPU短缺,但這只是暫時現象。長遠來看,算力服務化是確定趨勢。算力服務商需未雨綢繆,爲市場回歸理性後的發展做好準備。