从狂热到理性：大模型训练三堵墙，一场少数人的游戏

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“只要有GPU卡，把服务器买走都行”。3月份开始，张阳明显感受大模型带来的冲击，作为一家云厂商算力平台负责人，他意识到市场甚至有些盲目。“当时客户比较慌，相当于对产品都没有什么要求，不关心网络和存储，就是感觉大家都在抢机器，先抢过来固定住时间，然后再去看怎么用，那会大家还没有想明白怎么用。”到了4月，有些客户已经尝试过或者见过大模型训练，逐渐开始想明白，大概知道想要什么样的配置。要一堆GPU卡，实际上是一个认知误区，大模型训练的实现依靠的是一个算力集群，包含整套的服务。但不是所有企业都能驾驭大规模算力集群，这注定是一场少数人的游戏。事实上，微软和OpenAI的合作也已经证明，用云来训练大模型，似乎是更合理的选择。作为中间层，云厂商向下屏蔽底层软硬件的复杂性，向上对接企业的研发和算法工程师、个人开发者等，此外背靠集团的云厂商，还具备资金、人才、数据等优势，也就最先开始声势浩大的进军大模型。AI算力芯片、服务器/交换机、光模块/光芯