📢 Gate廣場獨家活動: #PUBLIC创作大赛# 正式開啓!
參與 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),並在 Gate廣場發布你的原創內容,即有機會瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 獎勵池!
🎨 活動時間
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 參與方式
在 Gate廣場發布與 PublicAI (PUBLIC) 或當前 Launchpool 活動相關的原創內容
內容需不少於 100 字(可爲分析、教程、創意圖文、測評等)
添加話題: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附帶 Launchpool 參與截圖(如質押記錄、領取頁面等)
🏆 獎勵設置(總計 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等獎(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等獎(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等獎(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 評選標準
內容質量(相關性、清晰度、創意性)
互動熱度(點讚、評論)
含有 Launchpool 參與截圖的帖子將優先考慮
📄 注意事項
所有內容須爲原創,嚴禁抄襲或虛假互動
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名認證
Gate 保留本次活動的最終解釋權
算力服務興起 大模型時代的新商機與挑戰
算力服務:大模型時代的新商業模式
大模型訓練對算力的需求促使算力正在成爲一種新的商業模式。雖然當前大模型"煉丹"熱潮可能會過去,但算力服務商需要未雨綢繆,爲市場需求的變化做好準備。
近期,有研究人員利用全球40年的天氣數據,用200張GPU卡進行了爲期約2個月的預訓練,最終訓練出了參數量達億級的氣象大模型。按照每小時7.8元的GPU使用成本計算,這個垂直領域大模型的訓練成本可能超過200萬元。如果是訓練通用大模型,成本可能會增加百倍。
目前中國已有超過百個10億參數規模的大模型。然而,行業蜂擁而上開發大模型卻面臨高端GPU短缺的困境。算力成本高企,缺乏算力和資金成爲擺在行業面前最直接的問題。
高端GPU的短缺問題在短期內難以解決。大模型的爆發導致市場對算力需求快速增長,但供給量增速遠遠跟不上。雖然長遠來看算力供給一定會從賣方市場進入買方市場,但這個過程需要多長時間仍是未知數。
面對這一局面,業內普遍認爲,隨着大模型市場的競爭加劇,市場也會從狂熱逐漸回歸理性,企業也會根據預期的變化來控制成本、調整策略。
爲應對算力短缺,企業採取了多種方法:
使用更高質量的數據進行訓練,提升訓練效率。
提升基礎架構能力,實現大規模GPU集羣的穩定運行。
優化算力卡資源調度,提高資源利用率。
改進網路性能,提高大規模分布式訓練的效率。
從雲計算架構轉向超算架構,降低成本。
使用國產平台進行大模型訓練和推理,替代英偉達GPU。
算力已經在市場需求和技術迭代中,逐漸形成了一種新的服務模式。算力服務以多樣化算力爲基礎,以算力網路爲連結,以有效供給算力爲目標。它不僅包括算力,還統一封裝了存儲、網路等資源,以服務形式(如API)完成算力交付。
在算力產業鏈中,上遊企業主要供應基礎算力資源,中遊企業負責算力生產和供給,下遊企業則依靠算力服務提供增值服務。這種模式相比企業自建算力環境,在成本和技術上都更具優勢。
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、算力成本高企等問題仍然存在,但長遠來看,算力作爲一種服務的趨勢已經確立。算力服務商需要隨時準備,在市場需求變化時能夠及時調整策略。