什么？

煉個(gè)大模型還嫌貴？

到底哪里貴了！？

大模型算力貴？哪里貴了��？

爭先恐后訓(xùn)練大模型，

搞得現(xiàn)在“算力慌”“一卡難求”，

算力當(dāng)然水漲船高了!

“特供版”GPU又貴又縮水，

大家自己愿意當(dāng)“冤大頭”囤卡，

還好意思埋怨貴了？

這么多年有沒有認(rèn)真工作？

為什么這么多算力還依賴進(jìn)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(wù)。

在社會(huì)層面進(jìn)行算力集約，

讓算力普惠。

同時(shí)支持國產(chǎn)AI算力，

讓國內(nèi)市場活躍起來。

大模型基礎(chǔ)設(shè)施貴？哪里貴了��？

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(gè)不需要投入了!

任何一個(gè)地方出現(xiàn)短板，

就會(huì)出現(xiàn)木桶效應(yīng)!

加一加算一算，當(dāng)然不便宜了！

有時(shí)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(shè)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(shè)計(jì)？

想要把基礎(chǔ)設(shè)施的綜合成本打下來，

就需要選擇和大模型

適配的存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。

統(tǒng)籌規(guī)劃自己的ICT基礎(chǔ)設(shè)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！？

專用數(shù)據(jù)從采集、清洗到標(biāo)注、驗(yàn)證，

每一個(gè)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(dá)數(shù)十萬。

通用數(shù)據(jù)便宜！

不擔(dān)心大模型差異化問題你去買啊!

平時(shí)有沒有重視自有數(shù)據(jù)？

全員通宵埋頭標(biāo)注數(shù)據(jù)的時(shí)候，

高價(jià)買數(shù)據(jù)的時(shí)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(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收集保存，

同時(shí)強(qiáng)化流通，

數(shù)據(jù)流通起來才有價(jià)值!

大模型運(yùn)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(diǎn)多。

多就代表復(fù)雜，復(fù)雜就代表故障率高。

一出故障要推倒重訓(xùn)，

一次訓(xùn)練恢復(fù)就要一星期以上，

項(xiàng)目進(jìn)度停滯，人工和算力開銷照舊，

整體成本咔咔上漲!

運(yùn)維成本上漲，

有時(shí)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(yùn)維“平替”？

想要找人工運(yùn)維的“平替”，

當(dāng)然就是AI運(yùn)維了 !

用AI來運(yùn)維AI，

提升運(yùn)維智能化水平，

實(shí)現(xiàn)故障精準(zhǔn)定位，快速恢復(fù)。

讓運(yùn)維能力秒變省錢超能力!

大模型人才貴？哪里貴了��？

也就是應(yīng)屆生比其他T人才溢價(jià)個(gè)50%左右，

算法工程師年薪50萬起步，

多一點(diǎn)的100萬也夠了！

有時(shí)候挖一個(gè)專家，

還要把他學(xué)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(shí)候找找自身原因!

這么多年有沒有認(rèn)真工作？

自己能不能變成AI人才?

有沒有讓員工都去研究學(xué)大模型？

有沒有送自己小孩去學(xué)AI？

破解AI人才難題，

需要產(chǎn)學(xué)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(jìn)AI資質(zhì)考核標(biāo)準(zhǔn)化

校園培養(yǎng)、在職培養(yǎng)、

社會(huì)培養(yǎng)共同發(fā)展。

       原文標(biāo)題 : 大模型太貴？找找自己的原因好吧？