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[title]中国大模型面临的真实问题：登顶路远，坠落一瞬[heading1]四、“超级跑车是好看，可它费油啊！”另一个关键问题是能耗。接触过模型训练的人应该都知道，想练出一个好模型是超级费卡费电的，所以能耗也是一个拦路虎。假设，我们面前有一台由8张A100 GPU组成的DGX服务器。这台服务器就像是AI世界中的"超级跑车"，性能强劲，但"油耗"惊人。它的最大功率达到6.5千瓦，这意味着运行一小时就会消耗6.5度电。然而，这仅仅是开始。让我们来做一个具体的计算：假设工业用电的平均价格是每度0.63元。一台服务器（包括散热）每小时消耗约13度电。如果这台服务器24小时不间断运行，每天的电费约为200元。现在，让我们将视野扩大到一个大规模的AI研究中心或大型科技公司：如果有1,000台这样的服务器同时运行，每天的电费将达到惊人的20万元。对于大多数AI创业公司来说，大规模购买和部署GPU就像是攀登珠穆朗玛峰：看似令人向往，实际上充满风险和挑战。但在瞬息万变的AI领域，长期大规模投资可能会成为公司的致命弱点。没准下一波海浪就会把他们拍死在沙滩上。然而，就像每一个挑战都孕育着机遇，GPU资源的稀缺也催生了新的解决方案。云服务平台如阿里云、腾讯云和亚马逊AWS，这些基础设施提供商建立的"算力集市"，为AI公司提供了一个灵活的选择。在这些平台上，公司可以直接租用算力服务，而不必承担购买和维护的全部成本。然而，即使是租用模式，许多大模型公司也对大规模算力投入持谨慎态度。这种谨慎背后隐藏着两个深层次的问题，这些问题已经成为AI投资圈的"公开秘密"：

算力的字面意思就是计算能力（Computing Power），是随着区块链，AI等概念被反复提及，其实没什么特别的，可以直接转化成GPU就是算力，电脑里的显卡就是GPU，那么算力=显卡可以这样粗暴的理解。哪怕你购买云服务，也是服务商买显卡“租”给你用的意思。而一张显卡除了GPU外，还有一个很重要的参数是显存。GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。CPU：中央处理器（Central Processing Unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。显存：也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。GPU的诞生源自对CPU的减负，使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。