Daya Komputasi layanan menjadi model bisnis baru, industri perlu bersiap menghadapi perubahan
Gelombang pelatihan model besar sedang mendorong daya komputasi menjadi model bisnis baru. Meskipun saat ini masih ada masalah kekurangan GPU kelas atas, para pelaku industri perlu menyesuaikan strategi mereka tepat waktu untuk mempersiapkan perubahan pasar.
Melatih model berskala besar memerlukan investasi daya komputasi yang besar. Menggunakan model besar cuaca Pangu sebagai contoh, menggunakan 200 kartu GPU selama sekitar 2 bulan untuk pelatihan awal, biaya dapat melebihi 2 juta yuan. Sementara itu, biaya untuk melatih model besar umum mungkin bahkan puluhan kali lebih tinggi. Saat ini, di China sudah ada lebih dari 100 model besar dengan ukuran 1 miliar parameter, tetapi masalah kekurangan GPU kelas atas tetap menjadi tantangan.
Untuk mengatasi kekurangan daya komputasi, perusahaan mengambil berbagai langkah: meningkatkan kualitas data pelatihan untuk meningkatkan efisiensi; mengoptimalkan infrastruktur untuk meningkatkan stabilitas; memperbaiki penjadwalan sumber daya untuk meningkatkan pemanfaatan; menggunakan arsitektur superkomputer untuk mengurangi biaya; menggunakan platform dalam negeri sebagai pengganti GPU impor, dan lain-lain. Namun bagi sebagian besar perusahaan, memilih penyedia layanan daya komputasi profesional adalah pilihan yang lebih baik.
Daya Komputasi layanan sedang menjadi industri yang muncul. Ini mengemas daya komputasi, penyimpanan, jaringan, dan sumber daya lainnya, menyediakan layanan dalam bentuk API dan lainnya. Hulu rantai industri menyediakan sumber daya perangkat keras, tengah melakukan produksi dan penjadwalan daya komputasi, sedangkan hilir adalah pengguna dari berbagai industri. Model ini lebih unggul dalam hal biaya dan teknologi dibandingkan dengan pembangunan internal perusahaan.
Saat ini, layanan Daya Komputasi terutama menggunakan dua model, yaitu penagihan berdasarkan penggunaan dan paket tahunan/bulanan. Di masa depan, akan ada juga pengembangan "integrasi dan penggabungan Daya Komputasi dan jaringan", untuk mencapai penjadwalan yang fleksibel lintas arsitektur dan lintas wilayah. Penyedia layanan cloud juga sedang aktif berinvestasi di bidang ini.
Meskipun kekurangan GPU berkualitas tinggi saat ini menyebabkan persaingan yang ketat di industri, ini hanyalah fenomena sementara. Dalam jangka panjang, layanan daya komputasi adalah tren yang pasti. Penyedia layanan harus bersiap-siap, untuk mempersiapkan perubahan cepat setelah pasar kembali ke kondisi yang lebih rasional. Di pasar yang penuh ketidakpastian ini, hanya perusahaan yang dapat menyesuaikan strategi mereka dengan cepat yang akan memiliki posisi unggul di masa depan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Daya Komputasi layanan menjadi tren baru, perusahaan perlu melakukan penyebaran lebih awal untuk menghadapi perubahan pasar.
Daya Komputasi layanan menjadi model bisnis baru, industri perlu bersiap menghadapi perubahan
Gelombang pelatihan model besar sedang mendorong daya komputasi menjadi model bisnis baru. Meskipun saat ini masih ada masalah kekurangan GPU kelas atas, para pelaku industri perlu menyesuaikan strategi mereka tepat waktu untuk mempersiapkan perubahan pasar.
Melatih model berskala besar memerlukan investasi daya komputasi yang besar. Menggunakan model besar cuaca Pangu sebagai contoh, menggunakan 200 kartu GPU selama sekitar 2 bulan untuk pelatihan awal, biaya dapat melebihi 2 juta yuan. Sementara itu, biaya untuk melatih model besar umum mungkin bahkan puluhan kali lebih tinggi. Saat ini, di China sudah ada lebih dari 100 model besar dengan ukuran 1 miliar parameter, tetapi masalah kekurangan GPU kelas atas tetap menjadi tantangan.
Untuk mengatasi kekurangan daya komputasi, perusahaan mengambil berbagai langkah: meningkatkan kualitas data pelatihan untuk meningkatkan efisiensi; mengoptimalkan infrastruktur untuk meningkatkan stabilitas; memperbaiki penjadwalan sumber daya untuk meningkatkan pemanfaatan; menggunakan arsitektur superkomputer untuk mengurangi biaya; menggunakan platform dalam negeri sebagai pengganti GPU impor, dan lain-lain. Namun bagi sebagian besar perusahaan, memilih penyedia layanan daya komputasi profesional adalah pilihan yang lebih baik.
Daya Komputasi layanan sedang menjadi industri yang muncul. Ini mengemas daya komputasi, penyimpanan, jaringan, dan sumber daya lainnya, menyediakan layanan dalam bentuk API dan lainnya. Hulu rantai industri menyediakan sumber daya perangkat keras, tengah melakukan produksi dan penjadwalan daya komputasi, sedangkan hilir adalah pengguna dari berbagai industri. Model ini lebih unggul dalam hal biaya dan teknologi dibandingkan dengan pembangunan internal perusahaan.
Saat ini, layanan Daya Komputasi terutama menggunakan dua model, yaitu penagihan berdasarkan penggunaan dan paket tahunan/bulanan. Di masa depan, akan ada juga pengembangan "integrasi dan penggabungan Daya Komputasi dan jaringan", untuk mencapai penjadwalan yang fleksibel lintas arsitektur dan lintas wilayah. Penyedia layanan cloud juga sedang aktif berinvestasi di bidang ini.
Meskipun kekurangan GPU berkualitas tinggi saat ini menyebabkan persaingan yang ketat di industri, ini hanyalah fenomena sementara. Dalam jangka panjang, layanan daya komputasi adalah tren yang pasti. Penyedia layanan harus bersiap-siap, untuk mempersiapkan perubahan cepat setelah pasar kembali ke kondisi yang lebih rasional. Di pasar yang penuh ketidakpastian ini, hanya perusahaan yang dapat menyesuaikan strategi mereka dengan cepat yang akan memiliki posisi unggul di masa depan.