什么？

煉個(gè)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(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。

審核編輯 黃宇