最近视频生成类模型产品扎堆出现，快手的可灵、字节跳动的即梦、商汤的集体亮相，此外还有搜索产品、陪伴类产品等层出不穷。 大模型应用爆发趋势已然确定，根据研究中心数据，年应用市场规模将达.亿元，模型应用层的巨大机会已经吸引了几乎各行各业的参与。 而在大模型应用之下，成为其爆发的隐藏推手。 从开发流程角度看，一款大模型应用的开发，离不开数据准备、模型训练与调优、模型部署与。而就是为应用开发者提供算力与工具需求。 如果把开发应用看成建房子，那么就是提供水泥钢筋的施工队。
施工队的价值点在于它是一
个集成平台，将下层的算力芯片层与上层的应 Viber 数据库 用层打通，让开发者实现一键调用，并且实现降低算力成本、提升开发效率并且保持模型优秀性能的效果。 让应用更简单，让落地更便捷，是的使命。可以说，应用的市场有多大，的机会就有多多。 大模型时代，等对于模型训练和推理加速至关重要。随着大模型走入大规模应用落地时期，模型训练和推理效率、性能、成本效益等方面的优化变得尤为重要。此时，则在其中发挥了关键作用。 实际上，的价值主要集中在推理层，相比训练，推理的市场容量更大。
大模型训练说到底是巨头的游戏
且无论是谷歌、微软还是百度、阿里他们都有自己完整的基 Eric Troutman 对 FCC 近期裁决的见解 础层，只做的厂商在这方面机会不大。 而推理则不同，几乎所有的大模型公司、应用公司以及用大模型进行改造的各行业都需要推理，训练是模型生产的阶段性产物，而推理则在模型使用时是持续性的。 具体到数据处理量上，训练一个大型模型所需处理的数量虽然庞大，通常达到几万亿到十万亿级别，但这仅是模型诞生前的准备阶段。而进入推理阶段后，模型的实际应用对数据处理的需求急剧上升，以为例，其单日生成的量就可达一万亿至几万亿之巨，这意味着在极短的时间内，如一周内，所处理的数据量就可能远超训练阶段所需。
根据市场研究公司的数据
全球大模型训练和推理市场规模预计将从年的亿美 买入铅 元增长到年的亿美元，的掘金卖铲生意潜力巨大。 二、大模型部署成本降低倍 如何把大模型部署成本降低倍？部署成本=芯片+软件+模型+云，袁进辉在稀土开发者大会上这样谈到。 作为提供大模型训练、部署和应用时所需的基础设施，快速、便宜和优质是最核心的三个问题，要实现的就是在不牺牲模型性能的前提下尽可能降低模型部署成本。 成本、效率和性能是大模型发展中的不可能三角，在赛道的玩家如何实现？ 如果说模型层和应用层已经成为红海，那么还是一片蓝海。 在国内专注的公司并不多，硅基流动和无问芯穹是两家重量级玩家。
