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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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