什么？

煉個大模型還嫌貴？

到底哪里貴了！？

大模型算力貴？哪里貴了！？

爭先恐后訓練大模型，

搞得現在“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AI算力，

讓國內市場活躍起來。

大模型基礎設施貴？哪里貴了！？

數據需要存，接入AI模型需要網，

部署AI模型需要終端。

哪個不需要投入了!

任何一個地方出現短板，

就會出現木桶效應!

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、網絡產品。

統籌規劃自己的ICT基礎設施，

讓大模型獲得良好的數字化土壤。

大模型數據貴？哪里貴了！？

專用數據從采集、清洗到標注、驗證，

每一個環節都需要成本。

有的企業整理3TB數據成本就高達數十萬。

通用數據便宜！

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據？

全員通宵埋頭標注數據的時候，

高價買數據的時候，

就沒想想怎么能剩下一筆數據成本？

想降低數據成本，

首先就要重視自身的數據資產，

加強數據資產的收集保存，

同時強化流通，

數據流通起來才有價值!

大模型運維貴？哪里貴了！？

大模型數據規模大、迭代版本多、算力節點多。

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！？

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，

需要產學研協同努力，

加大人才培養力度，

豐富相關崗位分工，

推進AI資質考核標準化

校園培養、在職培養、

社會培養共同發展。