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原標題：AI創業圈，找到了GPU算力的高端解法
關鍵字：工作站,模型,機器,顯卡,機房
文章來源：夕小瑤科技說
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夕小瑤科技說 原創作者 | 夕小瑤編輯部今年毫無疑問是AI應用層的創業元年。在AI應用層，市場上兩類玩家：
第一類，是號稱大模型底座和應用同時做的明星早期玩家，往往融資金額在億這個級別，市面上只有寥寥幾家
第二類，是明確聚焦應用層PMF的玩家，一般不做“底層自研”，但為了更好的產品體驗，常常免不了做做模型微調，是市場上的大多數
顯然，第一類玩家對于GPU算力的解法就非常簡單粗暴，那就是拿錢硬砸；
而占多數的第二類玩家，去年可以說是苦GPU算力久矣。
這里的主要挑戰倒不是芯片禁售。而是對于這類AI創業公司來說，資金有限，每一筆“萬”這個級別的資金都很慎重。于是從去年開始，大家為了解決算力問題，只能各顯神通。
有的創業團隊比較極客，本想買一臺整機甚至自己組裝一臺整機，想著做做微調，4卡40GB A100也夠用了。嗯，結果一問，發現靠譜點的廠商，市場價也要奔著3、40個w去了。
暫且不說，對于大部分融資有限的創業團隊來說，還沒pmf就豪擲幾十個w買服務器的行為屬實風險不小。
更要命的是，這并不是一個“一勞永逸”的選擇。
這種服務器噪聲是很大的，發熱也是很猛的，無法放到辦公間或家里，必須要在有

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