大模型企業(yè)分化算力成買方市場 AI產(chǎn)業(yè)迎來轉(zhuǎn)折點

小大

用微信掃描二維碼
分享至好友和朋友圈

關鍵詞：

2024-10-13 02:57:00 經(jīng)濟觀察報

自2024年起，人工智能產(chǎn)業(yè)見證了顯著的轉(zhuǎn)型期。據(jù)統(tǒng)計，截至同年10月9日，共有188個人工智能大模型通過網(wǎng)信辦備案，意味著這些模型具備上線提供服務的資格。然而，這些獲準的大模型中，超三成未披露后續(xù)發(fā)展，僅約一成持續(xù)強化訓練，近半數(shù)則轉(zhuǎn)向了人工智能應用的實踐探索，與前一年度的“百模大戰(zhàn)”形成強烈反差。

算力市場的態(tài)勢亦隨之調(diào)整。2024年中國算力大會的信息顯示，國內(nèi)算力供需緊張狀況得以緩解?；仡?022年，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與人工智能公司競相購入算力設備，大型國企亦斥巨資構(gòu)建算力中心，導致算力資源供不應求，相關硬件價格飆升。而進入2024年后，算力設備的購置與租賃需求下滑，部分算力中心機架閑置，原本高價的算力加速卡價格趨于穩(wěn)定，性價比更高的顯卡成為算力企業(yè)的優(yōu)選。

值得注意的是，大模型企業(yè)間出現(xiàn)了明顯的分化現(xiàn)象。在通過備案的模型中，一部分來自中小企業(yè)或機構(gòu)的模型在備案后鮮有進展公布，而大型互聯(lián)網(wǎng)公司、運營商及AI企業(yè)則持續(xù)加大模型訓練的投入，不僅發(fā)布萬億級參數(shù)模型，還顯著提升了預訓練數(shù)據(jù)量。同時，許多模型已投入實際應用場景，如AI搜索、文檔處理等，標志著從高算力需求的訓練階段轉(zhuǎn)向?qū)λ懔π枨筝^低的推理應用。

此番變革同樣影響了算力市場的供需平衡。隨著大模型應用方向的多樣化，企業(yè)對算力的總需求未見激增，而國內(nèi)智算中心的持續(xù)建設導致算力供應過剩。市場參與者開始注重成本效益，選擇性價比高的算力解決方案，如利用游戲顯卡替代昂貴的專業(yè)加速卡，以滿足特定推理任務需求。運營方也采取了更加靈活的投資策略，確保成本控制與投資回報。

人工智能產(chǎn)業(yè)和算力市場經(jīng)歷了從激烈競爭到精細化發(fā)展的轉(zhuǎn)變，反映出行業(yè)內(nèi)對可持續(xù)發(fā)展模式的探索與適應。

(責任編輯：張小花 TT1000)

關閉

大模型企業(yè)分化 算力成買方市場 AI產(chǎn)業(yè)迎來轉(zhuǎn)折點

相關新聞

今日熱點

頻道熱點

大模型企業(yè)分化算力成買方市場 AI產(chǎn)業(yè)迎來轉(zhuǎn)折點