什么？

煉個大模型還嫌貴？

到底哪里貴了?。?/p>

大模型算力貴？哪里貴了！？

爭先恐后訓練大模型，

搞得現(xiàn)在“算力慌”“一卡難求”，

算力當然水漲船高了!

“特供版”GPU又貴又縮水，

大家自己愿意當“冤大頭”囤卡，

還好意思埋怨貴了？

這么多年有沒有認真工作？

為什么這么多算力還依賴進口!

自己為什么不能制造芯片?

有沒有在自主化上想想辦法？

解決算力難題，

廠商們可以選擇AI云服務。

在社會層面進行算力集約，

讓算力普惠。

同時支持國產(chǎn)AI算力，

讓國內(nèi)市場活躍起來。

大模型基礎設施貴？哪里貴了?。?/p>

數(shù)據(jù)需要存，接入AI模型需要網(wǎng)，

部署AI模型需要終端。

哪個不需要投入了!

任何一個地方出現(xiàn)短板，

就會出現(xiàn)木桶效應!

加一加算一算，當然不便宜了！

有時候找找自己的原因!

綜合成本那么高，

是不是盲目追求高配置了?

IT設施能不能跟上大模型發(fā)展？

是不是IT采購做得東一榔頭，西一棒槌？

有沒有做過全盤的數(shù)字化設計？

想要把基礎設施的綜合成本打下來，

就需要選擇和大模型

適配的存儲、網(wǎng)絡產(chǎn)品。

統(tǒng)籌規(guī)劃自己的ICT基礎設施，

讓大模型獲得良好的數(shù)字化土壤。

大模型數(shù)據(jù)貴？哪里貴了?。?/p>

專用數(shù)據(jù)從采集、清洗到標注、驗證，

每一個環(huán)節(jié)都需要成本。

有的企業(yè)整理3TB數(shù)據(jù)成本就高達數(shù)十萬。

通用數(shù)據(jù)便宜！

不擔心大模型差異化問題你去買啊!

平時有沒有重視自有數(shù)據(jù)？

全員通宵埋頭標注數(shù)據(jù)的時候，

高價買數(shù)據(jù)的時候，

就沒想想怎么能剩下一筆數(shù)據(jù)成本？

想降低數(shù)據(jù)成本，

首先就要重視自身的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，

加強數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收集保存，

同時強化流通，

數(shù)據(jù)流通起來才有價值!

大模型運維貴？哪里貴了！？

大模型數(shù)據(jù)規(guī)模大、迭代版本多、算力節(jié)點多。

多就代表復雜，復雜就代表故障率高。

一出故障要推倒重訓，

一次訓練恢復就要一星期以上，

項目進度停滯，人工和算力開銷照舊，

整體成本咔咔上漲!

運維成本上漲，

有時候找找自己的原因!

為什么一邊抱怨人工貴，

一邊還要讓員工加班？

為什么不找找運維“平替”？

想要找人工運維的“平替”，

當然就是AI運維了 !

用AI來運維AI，

提升運維智能化水平，

實現(xiàn)故障精準定位，快速恢復。

讓運維能力秒變省錢超能力!

大模型人才貴？哪里貴了?。?/p>

也就是應屆生比其他T人才溢價個50%左右，

算法工程師年薪50萬起步，

多一點的100萬也夠了！

有時候挖一個專家，

還要把他學生、助手、

親戚七大姑八大姨都給挖過來，

1000萬起步差不多吧。

有些時候找找自身原因!

這么多年有沒有認真工作？

自己能不能變成AI人才?

有沒有讓員工都去研究學大模型？

有沒有送自己小孩去學AI？

破解AI人才難題，

需要產(chǎn)學研協(xié)同努力，

加大人才培養(yǎng)力度，

豐富相關(guān)崗位分工，

推進AI資質(zhì)考核標準化

校園培養(yǎng)、在職培養(yǎng)、

社會培養(yǎng)共同發(fā)展。

審核編輯 黃宇