哎呀， Zui近那东西啥AI巨大模型，真实的是火得一塌糊涂啊，到处dou在说啥ChatGPT啊，DeepSeek啊，听得我耳朵dou起茧子了。但是你们有没有想过一个问题，就是这些个个玩意儿，它到底需要几许多那东西啥算力才Neng转得动啊？真实的是太吓人了 我kan了优良许多资料，kan得我头dou巨大了今天我就跟你们唠唠这玩意儿事儿，虽然我也不太懂，但是我就觉得吧，这事儿一准儿不轻巧松。

算力是个啥？为啥这么昂贵？

先说说啊，咱们得搞清楚，那东西算力是个啥。说白了就是电脑算东西迅速不迅速。但是这玩意儿AI巨大模型需要的算力，那可不是咱们打游戏的显卡Neng比的。那东西广发证券的人， 优良像叫刘雪峰吧，他发了个报告，说是Ru果不考虑柔软件层面的优化，就是结实算的话，国内的巨大模型在训练和推理的时候，兴许需要1.1万台，或者3.8万台高大端AI服务器。我的天呐，3.8万台啊！这得几许多钱啊？

而且啊，那东西单片A100，就是那东西英伟达的显卡，听说要10万人民币一张！10万块啊！我就想问问，这显卡是金子Zuo的吗？这要是买几万张，那钱数得数到手抽筋了吧。这还只是结实件的钱，还没算电费呢。那东西商汤的招股说明书里也说了GPT-3那东西巨大模型，训练需要355个GPU-年。啥叫GPU-年？我琢磨着，就是一个GPU干一年，还是355个GPU干一年？反正就是hen许多时候就对了。

算力是AI进步的基础设施，这玩意儿话是专家说的，听着挺有道理。AI训练需要把数据集进行再来一次许多轮处理，算力的巨大细小代表着对数据处理的Neng力。你想想，那么许多数据，一遍一遍地跑，这电脑不得累死啊？所以说没有有力巨大的算力，这AI就是个傻子，啥也干不了。

训练一个模型要烧几许多钱？

咱们再说说训练这玩意儿事儿。训练一个万亿参数级别的巨大语言模型，兴许需要10,000到100,000个高大端GPU或者TPU核心。这数字，kan着dou眼晕。而且还得持续训练2到6个月。这时候本钱也太长远了吧！万一训练到一半停电了那是不是得哭死？

计算本钱呢，达数千万至数亿美元。数亿美元啊！这钱拿来Zuo点啥不优良，非要烧在这玩意儿模型里。但是人家说了这种算力需求的激增使得单一架构困难以满足，异构算力成为必然选择。啥叫异构？就是杂牌军混在一起打呗？反正就是各种芯片一起上，不然真实的搞不定。

那东西研究研究经验， 还有咱们中国企业巨大模型的研发进度，广发证券那东西琢磨师又算了一笔账。他说综合来kan，国内AI巨大模型的训练和推理阶段算力需求，以及相应的本钱，那是相当的高大。那东西GPT-3的巨大模型所需要训练355个GPU-年，这玩意儿数据又被他拿出来溜了一遍。所以说 乐观虚假设下国内AI巨大模型在训练与推理阶段或将产生相当于1.1万台或3.8万台高大端AI服务器的算力需求。你kan，这数字又来了是不是hen吓人？

而且啊， 训练阶段的计算特点极为苛刻：它是计算密集型，需要施行一巨大堆矩阵乘法和梯度计算；内存密集型，需要存储模型参数、梯度和中间激活值；传信密集型，分布式训练需要一巨大堆跨设备传信。这一堆名词，我kan着dou晕。反正就是又要算得迅速，又要存得许多，还要传得迅速。单次GPT-4训练运行本钱约为1亿美元，需要25,000个A100 GPU连续运行90天。90天啊，一天dou不Neng停！那东西Grok3geng猛，在训练中用了20万张高大性NengGPU，远超GPT-4的2.5万张。这简直就是军备竞赛啊，比谁钱许多，比谁卡许多。

推理阶段是不是就省钱了？

有人兴许要问了那训练优良了之后用的时候是不是就省钱了？哎，你想许多了。推理干活负载处理具有毫秒级延迟要求的单个求， 批处理巨大细小通常在1到32之间，受延迟约束而非内存容量管束。啥意思呢？就是你问它一句话，它得马上回你，不Neng让你等半天所以这也得要算力。

而且啊， 到2029年，推理将占AI计算的65%，代表AI系统生命周期本钱的80-90%。你kan，巨大头还在后面呢！目前推理本钱Yi从每百万token 20美元降至0.07美元。听着降了不少许是吧？但是架不住量巨大啊！眼下推理部署越来越许多地采用针对本钱效益优化的GPU， 如NVIDIA L40S或L4，AMD MI210等。运行70亿参数模型的细小规模项目需要16至24GB显存，处理130亿至300亿参数的中等规模部署需要32至80GB显存。这显存，也是钱啊。

与训练相比，推理阶段的计算特点有所不同。推理是延迟敏感的，用户交互场景对响应时候有严格要求；需要高大吞吐量以服务巨大规模用户；内存访问模式geng规律；精度可适当少许些以提升效率。反正就是又要迅速，又要省，还得伺候优良许多人，这也不轻巧松。

华为云和那东西啥国产算力

咱们国内也不是吃素的，不是有华为云嘛。那东西方案概述解决方案实践的应用行业推荐说：通过华为云高大性价比国产算力算力， 结合天宽阔升腾云行业巨大模型适配服务，为客户给从模型设计、数据处理到训练、优化、部署的一站式AI模型服务，确保模型准确适配行业。支持API调用、知识库和联网搜索，满足企业级业务需求。

听着挺厉害的吧？国产算力，高大性价比。希望Neng行吧，别老是依赖那东西英伟达，人家卡脖子怎么办？那东西TensorCores加速器， 专门用于深厚度学任务的结实件加速器，也Neng巨大幅搞优良深厚度学模型训练和推理性Neng，并且支持FP16、BF16和TF32精度。从测试后来啊来kan，效果得还凑合。

只有全方位的支持，OpenAI才Neng够以独立创业企业的身份，完成如此巨巨大的工事。算力要求和参数数量级紧密相关，参数数量级也是当前衡量巨大模型训练质量的一个标准。所以说参数越许多，算力就得越有力，这简直就是个无底洞啊。

这玩意儿到底有啥用？

说了这么许多，这AI巨大模型到底Neng给人类带来啥？巨巨大的算力本钱到底需要几许多钱？本视频由湖南一苇传媒给， 2039次播放，优良kan视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短暂视频聚合平台。下载客户端创作中心消息2039次播放 | 发布时候：2023年2月26日0 1 收藏。哎呀，串台了这是那东西视频下面的介绍。

不过话说回来 当模型规模和数据量达到临界点时会涌现出未被专门训练的Neng力，比方说麻烦推理、跨领域联想等，这是巨大模型智Neng性的核心体现。巨大模型被视为智Neng时代的操作系统，正在少许些AI应用门槛，推动产业升级。这话说得挺高大巨大上的，就是不晓得Neng不Neng真实的实现。

AI巨大模型是基于海量数据和巨大规模参数训练出的智Neng系统，其有力巨大Neng力与巨量算力需求密不可分。训练阶段需要成千上万GPU持续数月， 投入数亿美元；推理阶段则geng关注延迟和本钱效率，每百万token本钱Yi降至不够一毛钱。训练与推理的算力需求分化正推动基础设施走向专门化设计。因为芯片产Neng和电力供应成为瓶颈，算法创新鲜与异构算力融合将成为以后AI进步的关键路径。这段话得挺到位的，虽然是我抄的，但是道理是这玩意儿道理。

乱七八糟的新鲜闻和股市

说到钱，我就想起了股市。伊朗Zui高大领袖发声:血债将hen迅速得到清算特朗普希望以色列暂停空袭伊朗燃料设施60天以遏制油价上涨股债双杀!美联储不降息,布油暴涨解析:美联储接着来保持利率不变 米兰又投不赞成票鲍威尔发声!沪指跌破4000点 有色金属板块下挫A股....日本央行行长远植田和男:还需要关注物流关系到、 供应链管束以及消费者心态.监管评级带给投钱者几许多遐想何巨大勇:.

你kan这股市，跌得稀里哗啦的。沪指跌破4000点，哎哟，这4000点啥时候Neng回去啊？有色金属板块也下挫，这日子没法过了。美联储也不降息，鲍威尔还发声，也不晓得说啥。特朗普又在那儿折腾，希望以色列暂停空袭。这世界局势这么乱，AI巨大模型Neng不Neng预测一下股市啊？要是Neng预测准，那这点算力本钱也算值了。

还有那东西柿子，在水果界长远期“边缘化”的柿子，今秋成了茶饮界的新鲜宠。数据是不是Neng作为维权方的权益对象？这dou哪儿跟哪儿啊？怎么一下子说到柿子了？不过柿子确实优良吃，茶饮里加柿子，听着也挺新鲜鲜的。这跟AI有啥关系呢？兴许AI也Neng琢磨一下柿子的销量吧？

一下 我也说累了

反正吧，从ChatGPT到DeepSeek，AI巨大模型正以前所未有的速度沉塑着生产与生活方式。这些个有力巨大的智Neng系统究竟是怎么干活的？支撑它们运转又需要怎样的算力基础？本文将清晰定义AI巨大模型的核心概念与手艺本质， 并系统解析其从训练到推理全生命周期的算力需求，帮巨大家全面搞懂这一驱动AI革命的关键手艺。

AI巨大模型是指基于海量数据训练、 拥有巨大规模，并具备有力巨大通用智NengNeng力的人造智Neng模型。其本质是从数据中学规律， 实现对文本、图像、音频等许多模态信息的搞懂、生成、推理和决策。巨大模型的核心特征体眼下庞巨大， 参数作为模型学知识的神经元连接权沉，规模通常以亿或千亿为单位，早期GPT-3有1750亿参数，当前顶尖模型Yi突破万亿甚至十万亿级别。海量数据训练是其另一关键特征，训练数据涵盖文本、图像、代码等，量级可达万亿token。

但海量数据的存储与读取同样不容忽视,只有承载数据、 驾驭数据,才Neng驱动AI巨大模型进一步演进迭代....AI数据模型丰有钱程度在一定程度上决定AI智.... 这句话没说完，但是意思巨大家dou懂，就是数据hen关键。

训练一个顶级巨大语言模型所需的计算材料Yi增加远数百万倍。从早期的BERT到GPT-3，再到2025年的超巨大规模模型，计算需求呈现指数级上升。这以后还怎么玩啊？是不是只有巨大公司才玩得起了？咱们细小老百姓是不是只Nengkankan烫闹了？

再说说再说一句，这算力需求，真实的是太可怕了。1.1万台还是3.8万台服务器，A100还是国产卡，反正dou是要钱。希望咱们国Neng搞出自己的优良东西，别被人家卡脖子。也希望这AINeng真实的帮咱们干点实事，别光在那儿烧钱。优良了不说了我脑子乱了你们自己kan吧。