La potencia computacional se convierte en un nuevo modelo de negocio, los proveedores deben prepararse para enfrentar los cambios del mercado.
La ola de entrenamiento de grandes modelos ha traído una gran demanda de potencia computacional, pero la escasez de GPU de alta gama se ha convertido en un gran desafío para la industria. Algunas empresas están mejorando la eficiencia del entrenamiento mediante el uso de conjuntos de datos de alta calidad, la optimización de la infraestructura, entre otros, para hacer frente al problema de la falta de potencia computacional. Al mismo tiempo, los servicios de potencia computacional también han comenzado a formar una cadena industrial y un modelo de negocio únicos.
Actualmente, las GPU de alta gama como la NVIDIA A100 son escasas, y los precios han aumentado drásticamente. A pesar de esto, muchas empresas aún tienen dificultades para obtener los chips que necesitan. Se estima que el costo de entrenar un modelo general a gran escala puede alcanzar cientos de millones. Por lo tanto, solo las empresas con un fuerte poder financiero pueden seguir invirtiendo en el desarrollo de grandes modelos.
Para hacer frente a la escasez de potencia computacional, algunas empresas han adoptado métodos innovadores: utilizar conjuntos de datos de alta calidad para mejorar la eficiencia del entrenamiento; optimizar la infraestructura para lograr un funcionamiento estable a gran escala; mejorar la programación de recursos para aumentar la tasa de utilización; explorar alternativas de plataformas nacionales, entre otros. Sin embargo, para la mayoría de las empresas, elegir un proveedor de servicios de potencia computacional especializado es una opción más viable.
El servicio de potencia computacional se está convirtiendo en un nuevo modelo comercial emergente. Está empaquetando recursos como potencia computacional, almacenamiento y red, y entregándolos a los usuarios en forma de API, entre otros. La parte superior de la cadena industrial proporciona hardware básico, la parte media es responsable de la producción y programación de la potencia computacional, y la parte inferior son los usuarios finales. Este modelo reduce la barrera de entrada para los usuarios y favorece la difusión de la potencia computacional.
Actualmente, la facturación por uso y la facturación anual o mensual son los métodos de facturación más comunes. Algunas plataformas también están explorando nuevos modelos como la "integración de potencia computacional y red". Con la normalización de la demanda, los servicios de potencia computacional derivados de los servicios en la nube están evolucionando rápidamente, formando un ecosistema industrial único.
Aunque la escasez actual de GPU de alta gama ha desencadenado una fiebre por los "chips", esta situación eventualmente pasará. Para los proveedores de Potencia computacional, lo clave es prepararse con anticipación y estar listos para los cambios en la demanda del mercado. Después de que la fiebre de los grandes modelos se disipe, solo las empresas que puedan ajustar su estrategia a tiempo podrán establecerse en este nuevo mercado.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
La Potencia computacional como nuevo modelo de negocio, los proveedores deben planificar con anticipación para hacer frente a los cambios del mercado.
La potencia computacional se convierte en un nuevo modelo de negocio, los proveedores deben prepararse para enfrentar los cambios del mercado.
La ola de entrenamiento de grandes modelos ha traído una gran demanda de potencia computacional, pero la escasez de GPU de alta gama se ha convertido en un gran desafío para la industria. Algunas empresas están mejorando la eficiencia del entrenamiento mediante el uso de conjuntos de datos de alta calidad, la optimización de la infraestructura, entre otros, para hacer frente al problema de la falta de potencia computacional. Al mismo tiempo, los servicios de potencia computacional también han comenzado a formar una cadena industrial y un modelo de negocio únicos.
Actualmente, las GPU de alta gama como la NVIDIA A100 son escasas, y los precios han aumentado drásticamente. A pesar de esto, muchas empresas aún tienen dificultades para obtener los chips que necesitan. Se estima que el costo de entrenar un modelo general a gran escala puede alcanzar cientos de millones. Por lo tanto, solo las empresas con un fuerte poder financiero pueden seguir invirtiendo en el desarrollo de grandes modelos.
Para hacer frente a la escasez de potencia computacional, algunas empresas han adoptado métodos innovadores: utilizar conjuntos de datos de alta calidad para mejorar la eficiencia del entrenamiento; optimizar la infraestructura para lograr un funcionamiento estable a gran escala; mejorar la programación de recursos para aumentar la tasa de utilización; explorar alternativas de plataformas nacionales, entre otros. Sin embargo, para la mayoría de las empresas, elegir un proveedor de servicios de potencia computacional especializado es una opción más viable.
El servicio de potencia computacional se está convirtiendo en un nuevo modelo comercial emergente. Está empaquetando recursos como potencia computacional, almacenamiento y red, y entregándolos a los usuarios en forma de API, entre otros. La parte superior de la cadena industrial proporciona hardware básico, la parte media es responsable de la producción y programación de la potencia computacional, y la parte inferior son los usuarios finales. Este modelo reduce la barrera de entrada para los usuarios y favorece la difusión de la potencia computacional.
Actualmente, la facturación por uso y la facturación anual o mensual son los métodos de facturación más comunes. Algunas plataformas también están explorando nuevos modelos como la "integración de potencia computacional y red". Con la normalización de la demanda, los servicios de potencia computacional derivados de los servicios en la nube están evolucionando rápidamente, formando un ecosistema industrial único.
Aunque la escasez actual de GPU de alta gama ha desencadenado una fiebre por los "chips", esta situación eventualmente pasará. Para los proveedores de Potencia computacional, lo clave es prepararse con anticipación y estar listos para los cambios en la demanda del mercado. Después de que la fiebre de los grandes modelos se disipe, solo las empresas que puedan ajustar su estrategia a tiempo podrán establecerse en este nuevo mercado.