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(jì),截至同年10月9日,,共有188個(gè)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(wù)的資格。然而,,這些獲準(zhǔn)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(qiáng)化訓(xùn)練,,近半數(shù)則轉(zhuǎn)向了人工智能應(yīng)用的實(shí)踐探索,,與前一年度的“百模大戰(zhàn)”形成強(qiáng)烈反差。
算力市場的態(tài)勢(shì)亦隨之調(diào)整,。2024年中國算力大會(huì)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(shè)備,大型國企亦斥巨資構(gòu)建算力中心,,導(dǎo)致算力資源供不應(yīng)求,,相關(guān)硬件價(jià)格飆升。而進(jìn)入2024年后,,算力設(shè)備的購置與租賃需求下滑,,部分算力中心機(jī)架閑置,原本高價(jià)的算力加速卡價(jià)格趨于穩(wěn)定,,性價(jià)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(jī)構(gòu)的模型在備案后鮮有進(jìn)展公布,而大型互聯(lián)網(wǎng)公司,、運(yùn)營商及AI企業(yè)則持續(xù)加大模型訓(xùn)練的投入,,不僅發(fā)布萬億級(jí)參數(shù)模型,還顯著提升了預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量,。同時(shí),,許多模型已投入實(shí)際應(yīng)用場景,如AI搜索,、文檔處理等,,標(biāo)志著從高算力需求的訓(xùn)練階段轉(zhuǎn)向?qū)λ懔π枨筝^低的推理應(yīng)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(yīng)用方向的多樣化,,企業(yè)對(duì)算力的總需求未見激增,而國內(nèi)智算中心的持續(xù)建設(shè)導(dǎo)致算力供應(yīng)過剩,。市場參與者開始注重成本效益,,選擇性價(jià)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(wù)需求,。運(yùn)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(bào),。
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(xì)化發(fā)展的轉(zhuǎn)變,,反映出行業(yè)內(nèi)對(duì)可持續(xù)發(fā)展模式的探索與適應(yīng)。
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