智算中心大批投建引发AI过热担忧，专家提醒警惕行业泡沫与转型机遇
专家投资和建造了许多智能计算中心，提醒我们警惕“ AI过热”作者/毛尤
来源/IT时间
在2024年的春节之后，中国的计算电源市场正在进行深入的转型和结构调整。
最初流行的大型模型轨道显示出由于高投资和融资压力而显示出冷却趋势。许多初创公司无法承受大型模型培训所需的巨大费用，并且已经转向了更具潜力和有针对性的垂直轨道，例如政府事务模型，自动驾驶，医疗辐射和其他子行业。
“当前的市场在AI中仍在过热。许多中型制造商已经落在一般模型的巨大投资成本面前。几年前，我们需要警惕光伏行业的过度责任。我们应该在今年寻求新的突破。”的首席运营官Peng Lu告诉《 IT Times 》。
计算功率基础-GPU仍然是当前计算能力市场中的关键字。
在二手市场中，系列芯片的计算电源价格最近显着下降，比春节之前下降了约10％，表明市场需求方面的变化。自4月以来，汤胡夏计算能力租赁概念指数一直在不断下降，截至4月23日，下降已超过16％。
一位行业内部人士告诉《 IT Times 》：“在智能计算中心的投资和建设浪潮之后，市场竞争基本上已经足够了，计算机价格将不会太令人发指。”
01
小型计算电源运算符无法再播放
尽管大型技术公司的产品，例如百度的 Yiyan和的 ，仍然在大型型号领域保持高昂的投资，但市场通常认为，随着计算电源的成本飙升，只有很少的具有强大财务实力的公司才能支持如此巨大的支出。此外，在国内公司（例如“月球的阴暗面”）的高融资背后，它反映了加剧行业竞争和探索商业模式的压力。
公共信息表明，阿里巴巴已经在月球黑暗的一面进行了投资。前创始人Yan 和Zhou 都来自，也被称为“ ”创业公司；在今年2月完成了B轮融资后，后者成为国内大型型号初创公司中最高的估值独角兽。
代表的计算芯片仍然是市场的重点。但是，由于美国芯片控制政策，的中国市场特殊版本的H20芯片在成本效益和适用性方面尚未达到市场期望，并且采购需要严格审查。国内装运量受到一定程度的影响。市场上出售的大多数芯片都是二手芯片。
在电子商务平台上，搜索了IT时代的记者，发现许多服务提供商仍在销售完整的机器服务，而服务器制造商出售了配备8张卡H100和A100的服务器主机，价格从100万到300万英里。在咨询客户服务后，记者得知仍有以当前价格进行谈判的折扣。后来，记者得到了更详细的报价，与主页显示价格相比，该报价减少了200,000元到60万元，并承诺享受商人的三年保修。
在二手平台和社交软件上，还有一些卖方出售或华为上升的人，他们继续在网上“销售”，并带有标题为“低价可以协商”，“报价有效期为一周，最新报价均占上风。”
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“上面提到的保修是商人的保修，而不是的官方保修，因此价格很容易进行谈判。”上述行业内部人士说。
“目前，大型制造商仍在大型型号上重新招标。他们有资金并且愿意投资。但是，据我所知，许多初创公司已从大型模型轨道上撤回。许多计算机电源运营商由于高硬件投资和维护成本而面临生存挑战。他们无法购买大型计算电源，他们无法购买大型客户，他们无法购买大型的客户，他们无法造成大型的客户。” Peng Lu认为，预计到2024年底，国内计算能力轨道中的一群中小型参与者将退出。
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计算电源稳定
目前，国内计算电源市场正在从去年的卖方市场变成平衡的交易。工业链的上游和下游正在寻求一种开发模型来适应新的市场环境，并且计算能力的价格也在稳定。
不久前，一个名为“超级计算互联网”的平台推出了8*A800 80GB服务器，每小时促销价格为2元，这是“裂缝”，而市场价格为8至10元。
“这个价格主要是花哨的。该平台仅取出100,000元的配额，一个月只花了9个8卡服务器。”一位行业内部人士告诉《 IT时报》记者，这个价格不是普遍的。
但是，与去年年底市场的“反弹”价格上涨相比，计算电源价格确实下降了。此外，由于大多数大型互联网公司都建立了自己的计算功率中心，因此最初急于推出智能计算中心的IDC服务提供商也已经开始调整其策略，从简单地提供裸露的金属或全机械云服务器租赁服务转变为提供更多增值的服务和更多的服务和通过服务。
“许多传统公司不知道AI可以为自己做什么？实际上，对计算能力的真正需求尚未受到刺激。” 的创始人Yu Teng告诉《 IT Times 》，现在中国迫切需要的是为实施大型模型开放工业链，并真正让传统企业所有者看到AI和计算能力的价值。
中国电子节能省能源技术协会副主席卢天文在年初对IT时间的采访中说：“在两年内，国内计算电源市场将稳定下来，消除和转型是某些公司的结束。但是，这是一件好事。 可能的。”
03
自动驾驶和医疗保健领导垂直轨道
中国大型模特公司正在细分领域探索深厚的耕种，以寻求突破。国家数据管理局主任刘·列和州（Liu ）在3月在中国发展高级论坛的2024年年度会议上透露，中国有10亿个参数的大型模型的数量已超过100。行业大型模型深入授权电子信息，医疗保健，运输和其他领域，形成了数百个应用程序模型，促进了数千个工业工业公司的能力。
“目前，我们已经收到了对自动驾驶的大量需求，其次是医疗轨道。科学研究机构和医学成像等技术部门非常适合使用智能计算。”彭吕透露。
在当前的新能源车中，华为是领导者，小米，理想和吉利等汽车公司都计划增加对大型模型的投资。医疗和健康领域也显示出强大的发展力量。 Baidu此前，JD 正式发布了大型模型“”，Baidu发布了第一个“工业”医学模型“Big Model”，医疗联盟正式发布了独立开发的医学大语言模型，所有这些模型都显示出超出市场预期的发展前景。
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数据注释成为重要的瓶颈
从追赶到精致的垂直应用，中国的计算电源市场目前正在进入关键阶段。
“在垂直轨道上，中国的大型模型具有一定的竞争优势，因为美国受到当地功耗，法律监督和其他问题的限制，并且某些地区的大规模部署可能会面临困难。”上述行业内部人士说。
但是，随着国内大规模垂直轨道的逐渐增长，数据注释已成为限制行业发展的重要瓶颈。在传统人工智能中，语音和图像识别的数据注释依赖于绝对准确，简单的注释，并且不需要标签者来掌握专业领域知识，而只需要拥有普通的人类常识。但是垂直大型模型的训练效果取决于人类反馈的精确数据和加强学习（RLHF）。也就是说，有必要通过利用人类的结果反馈来指导智能系统的“演变”。
来源：东方IC
提供反馈的数据标记必须具有很强的专业品质，尤其是行业知识。尤其是在具有强大专业精神和高精度标记的领域，例如建筑设计，航空模拟等，相关的数据处理成本很高且人才很少，并且该领域的发展在一定程度上受到了影响。
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有必要加速国家集成计算电源系统的形成
2024年，生成人工智能进入了一段加速时期。 Open AI已不断发布多模式的大型模型，以“爆炸场”，美国引入了针对计算功率芯片的出口控制的新政策。诸如计算机设备数量不足，独立研发能力不足和高成本等问题限制了当前国内通用模型的发展。
上述人认为，与GPT-4和即将到来的GPT-5相比，中国的大型模型仍然有很大的改进空间，而中国公司仍在全球竞争中面临严重的挑战。
智能计算中心正在成为支持人工智能行业和经济增长的快速发展的新驱动力。 “计算能力基础架构的高质量开发行动计划”提出，到2025年，计算能力的规模将超过，智能计算能力的比例将达到35％。
国家信息中心发布的“智能计算中心的创新和开发指南”预测，在第14个五年计划期间，当智能计算中心达到80％的申请水平时，城市（地区）对智能计算中心的投资可以推动核心人工智能行业的增长约2.9至3.4倍。
时间是无尽的。这场“国家力量竞争”期待着更强大的引擎，我们还必须提防由各个地方的建筑“群”浪费的资源浪费。根据不完整的统计数据，全国30多个城市已经投资或准备投资于智能计算中心。对于这些智能计算中心来说，“谁销售计算能力”是必不可少的问题。
在今年的两次会议上，我国家的“政府工作报告”首次提出，以适度建立数字基础设施，加快国家综合计算机电力系统的形成，并培养计算能力行业的生态系统。
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