📢 Gate广场独家活动: #PUBLIC创作大赛# 正式开启!
参与 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),并在 Gate广场发布你的原创内容,即有机会瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 奖励池!
🎨 活动时间
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 参与方式
在 Gate广场发布与 PublicAI (PUBLIC) 或当前 Launchpool 活动相关的原创内容
内容需不少于 100 字(可为分析、教程、创意图文、测评等)
添加话题: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附带 Launchpool 参与截图(如质押记录、领取页面等)
🏆 奖励设置(总计 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等奖(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等奖(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等奖(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 评选标准
内容质量(相关性、清晰度、创意性)
互动热度(点赞、评论)
含有 Launchpool 参与截图的帖子将优先考虑
📄 注意事项
所有内容须为原创,严禁抄袭或虚假互动
获奖用户需完成 Gate广场实名认证
Gate 保留本次活动的最终解释权
算力服务兴起 大模型时代的新商机与挑战
算力服务:大模型时代的新商业模式
大模型训练对算力的需求促使算力正在成为一种新的商业模式。虽然当前大模型"炼丹"热潮可能会过去,但算力服务商需要未雨绸缪,为市场需求的变化做好准备。
近期,有研究人员利用全球40年的天气数据,用200张GPU卡进行了为期约2个月的预训练,最终训练出了参数量达亿级的气象大模型。按照每小时7.8元的GPU使用成本计算,这个垂直领域大模型的训练成本可能超过200万元。如果是训练通用大模型,成本可能会增加百倍。
目前中国已有超过百个10亿参数规模的大模型。然而,行业蜂拥而上开发大模型却面临高端GPU短缺的困境。算力成本高企,缺乏算力和资金成为摆在行业面前最直接的问题。
高端GPU的短缺问题在短期内难以解决。大模型的爆发导致市场对算力需求快速增长,但供给量增速远远跟不上。虽然长远来看算力供给一定会从卖方市场进入买方市场,但这个过程需要多长时间仍是未知数。
面对这一局面,业内普遍认为,随着大模型市场的竞争加剧,市场也会从狂热逐渐回归理性,企业也会根据预期的变化来控制成本、调整策略。
为应对算力短缺,企业采取了多种方法:
使用更高质量的数据进行训练,提升训练效率。
提升基础架构能力,实现大规模GPU集群的稳定运行。
优化算力卡资源调度,提高资源利用率。
改进网络性能,提高大规模分布式训练的效率。
从云计算架构转向超算架构,降低成本。
使用国产平台进行大模型训练和推理,替代英伟达GPU。
算力已经在市场需求和技术迭代中,逐渐形成了一种新的服务模式。算力服务以多样化算力为基础,以算力网络为链接,以有效供给算力为目标。它不仅包括算力,还统一封装了存储、网络等资源,以服务形式(如API)完成算力交付。
在算力产业链中,上游企业主要供应基础算力资源,中游企业负责算力生产和供给,下游企业则依靠算力服务提供增值服务。这种模式相比企业自建算力环境,在成本和技术上都更具优势。
随着大模型高性能计算需求的常态化,算力服务正快速形成独特的产业链和商业模式。虽然当前高端GPU短缺、算力成本高企等问题仍然存在,但长远来看,算力作为一种服务的趋势已经确立。算力服务商需要随时准备,在市场需求变化时能够及时调整策略。