Potencia computacional servicio: un nuevo modelo de negocio en la ola de grandes modelos

En el contexto actual donde los grandes modelos se han convertido en un tema candente, la escasez de potencia computacional se ha convertido en un gran desafío para la industria. Las GPU de alta gama son difíciles de conseguir, los precios se disparan, pero aun así es difícil satisfacer la demanda del mercado. Algunos proveedores de potencia computacional incluso han enfrentado situaciones raras como el incumplimiento de los proveedores.

Según estadísticas, en China ya hay más de 100 modelos grandes con una escala de 10 mil millones de parámetros. Sin embargo, el costo de entrenar un modelo grande es extremadamente alto. Tomando como ejemplo el modelo grande de meteorología Pangu, solo el costo de entrenamiento podría superar los 2 millones de yuanes. Para modelos grandes de uso general de mayor escala, el costo podría multiplicarse por cien. Algunos profesionales de la industria indican que, sin una inversión de decenas de miles de millones, es difícil mantener el desarrollo de modelos grandes.

Ante este desafío, las empresas están buscando activamente soluciones. Algunos métodos comunes incluyen: utilizar datos de mayor calidad para mejorar la eficiencia del entrenamiento, optimizar la infraestructura para lograr un funcionamiento más estable, aumentar la capacidad de programación de recursos, entre otros. También hay empresas que optan por utilizar plataformas nacionales en lugar de GPU de Nvidia. Sin embargo, para la mayoría de las empresas, elegir un proveedor de servicios de Potencia computacional especializado puede ser una solución más viable.

De hecho, la potencia computacional ha ido evolucionando gradualmente hacia un nuevo modelo de servicio en función de la demanda del mercado y la iteración tecnológica. El servicio de potencia computacional es un campo industrial emergente basado en la diversidad de potencia computacional, vinculado por una red de potencia computacional y con el objetivo de suministrar potencia computacional efectiva. No solo incluye potencia computacional, sino que también abarca la encapsulación unificada de recursos como almacenamiento, red, entre otros, completando la entrega en formas como API.

En la cadena de la industria de la potencia computacional, las empresas upstream principalmente suministran recursos básicos, como chips, servidores, etc. Las empresas midstream son proveedores de servicios en la nube y proveedores de servicios de potencia computacional, que logran la producción y suministro de potencia computacional a través de la tecnología. Downstream son los usuarios industriales que dependen de los servicios de potencia computacional para la creación de valor.

Actualmente, la facturación por uso y la facturación anual o mensual son los modelos de facturación de servicios de potencia computacional más comunes. Los usuarios pueden elegir las instancias de servicio de potencia computacional correspondientes, o realizar un ajuste fino de modelos grandes en la plataforma MaaS. Algunos modelos emergentes como "la integración y fusión de la red de potencia computacional" también están en desarrollo, con el objetivo de lograr una programación de potencia computacional más flexible entre arquitecturas, regiones y proveedores de servicios.

Con la normalización de la demanda de computación de alto rendimiento por parte de los grandes modelos, los servicios de potencia computacional están formando rápidamente una cadena industrial y un modelo de negocio únicos. Aunque la actual escasez de GPU de alta gama y los altos costos presentan desafíos, a largo plazo, la prestación de servicios de potencia computacional es una tendencia cierta. Para los proveedores de servicios de potencia computacional, es crucial prepararse para los cambios del mercado.