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百度沈抖:今天所有喊缺算力的人,都是一时兴起做AI的人

时间:2025-11-26 22:39:17
百度沈抖:今天所有喊缺算力的人,都是一时兴起做AI的人
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百度沈抖认为“今天所有喊缺算力的人,都是一时兴起做AI的人”,其核心观点是:真正深耕人工智能领域的企业,会提前做好算力储备,而那些因短期热度涌入AI赛道的企业,才会因缺乏规划而面临算力短缺问题。以下是具体分析:观点背景:生成式AI浪潮下的算力需求激增生成式AI(如大语言模型、多模态模型)的研发与落地需要海量算力支持。训练一个千亿参数规模的模型,需数千张高端GPU芯片连续运行数周甚至数月,推理阶段对算力的需求同样呈指数级增长。在此背景下,算力成为AI产业发展的关键资源,部分企业因算力不足而影响项目推进,甚至出现“一卡难求”的现象。沈抖观点的逻辑支撑长期投入者的算力储备真正深耕AI的企业,会提前规划算力资源。例如,百度等头部企业通过自建数据中心、优化算法架构(如模型压缩、量化技术)、采用混合精度训练等方式,降低算力消耗并提升效率。此外,与芯片厂商(如英伟达、华为)建立长期合作,也能确保算力供应的稳定性。生成式AI通过拆解人类意图指导机器人执行任务,需强大算力支持系统运行。短期入局者的资源短板部分企业因AI技术热度涌入赛道,但未充分评估算力需求。这类企业可能缺乏以下能力:技术积累:未掌握模型优化技术,导致算力利用率低下;资源整合:未与芯片供应商建立合作,难以获取高端算力设备;长期规划:未将算力成本纳入商业模式设计,项目推进受阻时才暴露短缺问题。沈抖认为,此类企业的“缺算力”本质是战略缺失,而非行业普遍现象。行业现状的补充验证头部企业的算力布局百度:自建昆仑芯片,针对AI场景优化算力性能;微软:与OpenAI合作建设超算中心,部署数万张A100芯片;谷歌:通过TPU芯片与云计算结合,提供弹性算力服务。这些企业通过长期投入,构建了算力壁垒,支撑其AI业务的持续创新。微软、百度等企业通过生成式AI对现有产品进行智能化升级,需持续算力投入。短期入局者的挑战部分初创企业或传统行业转型者,因资金、技术限制,难以承担高端算力成本。例如,训练一个中等规模模型需数百万美元投入,若缺乏清晰商业模式,企业可能因算力短缺而放弃项目。观点延伸:算力问题的解决路径沈抖的观点并非否定算力的重要性,而是强调战略规划与资源整合能力。对于AI企业而言,解决算力问题可从以下方向入手:技术优化:通过模型压缩、分布式训练等技术提升算力效率;生态合作:与芯片厂商、云计算服务商建立合作,共享算力资源;政策支持:利用政府补贴、算力调度平台(如“东数西算”工程)降低使用成本。总结沈抖的言论揭示了AI行业的一个现实:算力短缺是短期投机者的困境,而非长期参与者的瓶颈。真正致力于AI创新的企业,会通过技术积累与资源整合,将算力转化为竞争优势。这一观点也提醒行业:AI发展需理性投入,避免因短期热度忽视长期战略规划。
时间:2025-11-26 22:39:25
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