算力服务:大模型热潮下的新兴商业模式

大模型训练对高端GPU的需求激增,导致算力资源紧缺成为行业难题。一张英伟达A100 GPU的价格飙升至二三十万元,单台A100服务器月租也高达5-7万元。然而即便如此,许多企业仍难以获得所需的算力资源。

面对这一挑战,企业纷纷采取应对措施。一些公司通过使用高质量数据提升训练效率,或优化基础架构以实现更稳定的大规模GPU集群运行。还有企业转向超算架构或国产GPU平台,以降低成本。对多数企业而言,选择专业算力服务商是更可行的方案。

事实上,算力已发展成为一种新的服务模式。算力服务整合了计算、存储、网络等资源,通过API等方式提供服务。产业链上游提供基础硬件,中游负责算力生产与调度,下游则是各行业用户。这种模式相比自建算力环境更具成本和技术优势。

目前算力服务主要采用按量计费或包年包月模式。用户可选择特定GPU实例,或使用MaaS平台进行行业定制。未来还将推进"算网一体化"。云服务商也正积极布局算力服务市场。

虽然当前高端GPU短缺,但这只是暂时现象。长远来看,算力服务化是确定趋势。算力服务商需未雨绸缪,为市场回归理性后的发展做好准备。