Puissance de calcul Services : un nouveau modèle commercial à l'ère des grands modèles

Avec le développement rapide des grands modèles d'intelligence artificielle, la puissance de calcul devient un nouveau modèle commercial émergent. Bien que la tendance actuelle à "raffiner les élixirs" des grands modèles se poursuive, les fournisseurs de services de puissance de calcul doivent anticiper et se préparer aux changements du marché à venir.

Récemment, un jeune diplômé de l'Université Tsinghua, qui a obtenu son diplôme il y a 3 ans, a entraîné un grand modèle météorologique avec un nombre de paramètres atteignant des centaines de millions. Ce projet a utilisé 40 ans de données météorologiques mondiales et a employé 200 cartes GPU pour le pré-entraînement, ce qui a pris environ 2 mois. Selon le prix actuel des GPU, le coût de l'entraînement pourrait dépasser 2 millions de yuans. Et si c'était pour entraîner un grand modèle général, le coût pourrait multiplier par cent.

Actuellement, la Chine compte plus de 100 grands modèles de 10 milliards de paramètres. Cependant, l'industrie fait face à un problème généralisé de pénurie de GPU haut de gamme. Le coût de la puissance de calcul reste élevé, et le manque de puissance de calcul et de financement constitue un problème réel auquel de nombreuses entreprises sont confrontées.

Dans un contexte de demande supérieure à l'offre, le prix des GPU haut de gamme a été propulsé à des niveaux élevés. Le prix d'un NVIDIA A100 a atteint jusqu'à deux ou trois millions de yuans, et le loyer mensuel d'un serveur A100 a également grimpé à 50 000 - 70 000 yuans. Malgré cela, de nombreuses entreprises ont encore du mal à obtenir les ressources de puces nécessaires.

Face à cette situation difficile, les entreprises cherchent toutes des solutions. Certaines choisissent d'utiliser des données de meilleure qualité pour améliorer l'efficacité de l'entraînement ; d'autres s'efforcent d'améliorer la capacité de l'infrastructure pour assurer le fonctionnement stable de grands clusters GPU ; d'autres encore se tournent vers l'utilisation de plateformes nationales pour l'entraînement et l'inférence de grands modèles.

Avec le marché qui devient progressivement plus rationnel, les entreprises ajustent également leurs stratégies pour contrôler les coûts. Parallèlement, les services de puissance de calcul deviennent un nouveau modèle commercial. Les fournisseurs de services de puissance de calcul livrent la puissance de calcul aux utilisateurs en intégrant des ressources telles que la puissance de calcul, le stockage et le réseau, sous forme d'API, entre autres. Ce modèle permet aux utilisateurs de ne pas avoir à construire leur propre infrastructure, mais simplement de formuler leurs besoins pour obtenir le soutien en puissance de calcul requis.

Dans la chaîne industrielle de la puissance de calcul, les entreprises en amont sont responsables de la fourniture de ressources de calcul de base, les entreprises intermédiaires s'occupent de la production et de la planification de la puissance de calcul, tandis que les utilisateurs des différents secteurs se trouvent en aval. Avec le développement des services de puissance de calcul, de nouveaux modèles de facturation et formes de services émergent constamment, tels que la facturation à la consommation, les forfaits annuels ou mensuels, et l'intégration de la puissance de calcul et du réseau.

Bien que le problème actuel de pénurie de GPU haut de gamme persiste, à long terme, le marché des services de puissance de calcul passera inévitablement d'un marché vendeur à un marché acheteur. Face à cette tendance, les fournisseurs de services de puissance de calcul doivent se préparer à ajuster leurs stratégies en temps opportun lorsque le vent du marché tourne, afin de saisir de nouvelles opportunités de développement.