​一个AI语言大模型的训练成本为什么高? 平台模式搭建+技术服务+互联网科技，微三云模式

一个AI语言大模型的训练成本为什么高?    平台模式搭建+技术服务+互联网科技，微三云模式

前文引言： 

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公司：微三云集团（莞云）

旗下子公司：微三云信息/微三云大数据/莞云/鸿云/商二/商六/莞带/莞链/达丰云

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公司规模：公司经营已超10年，独享整栋5000平方写字楼，年营业额8000万到2个亿，全职员工300人（全职开/发技术180人），服务过百亿级生态模式平台超过30家，服务过上市公司国企超过10家，服务过电商模式创业平台超过20万家。

资/质：双软认证企业，省高新技术企业，自主专利30多项，软著300多个

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联系：麦总监（负一层电梯直上504）

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AI大语言模型训练+技术服务+互联网科技

 随着华为的盘古大模型3.0发布，国内出现百模竞争的场景，几乎各大厂商都争先恐后推出了自己的大语言模型，一时间，国内将高高在上的AI大语言模型，做成平民化产品，好像任何一个公司都可以 随随便便弄出一个自己的模型出来！

情况真的是这样的吗？

  答案当然不是的。

  首先是，大语言模型的训练的成本，不是一般的高。微软在2019年和2021年对OpenAI进行了投资，2019年的投资为10亿美元，2021年的投资未公开金额。2023年4月29日，人工智能公司OpenAI宣布已完成103亿美元的融资。目前OpenAI 还在不断烧钱的时候，还没真正考虑到商业化落地。试问国内真正有哪几家公司能烧得起这么多钱？没有资金的持续性投入，就没有技术的迭代，zui终会被淘汰出局。

  国内目前真正有实力做这块的，可能就是几个互联网大厂，尤其还是看好百度，虽然百度的文心一言一经推出，就引来嘲讽一片，但是，百度毕竟是国内第一家推出大语言模型，并且是第一家开放接口给到第三方公司调用！

  其次是技术的沉淀。ChatGPT是从1.0开始，一直迭代到3.5，才正式对外公开，这其中的技术投入几十亿美元来计算。国内这些公司，今年都突然就冒出来，推出自己的大语言模型，是否是真正的自己的技术沉淀出来的，有待考究。

   另外是训练中的服务器成本，这个也是一笔巨大的开支。并且英伟达zui新的芯片国内也很难采购到，能买到的，估计只有几个大厂。国内用的多的芯片，很多是A800, 运算和学习效率还差不少。百度推出一个行业版的训练服务，至少需要8个A100 GPU芯片，zui基础的训练周期在15天时间，如果加上数据标记，这个耗时会更久。通常训练一个行业版出来，成本至少在100万左右。腾讯推出了MaaS服务，说是为了降低企业训练的成本，但一直还没开放出来。

  通用版的大模型通常数据不是很准确，只能达到80%的准确度，但是对于行业版来说，这个是不能接受的。所以，针对行业版、各个企业来训练自己的模型，这个是一个非常大的市场。除非通用大模型有一天能做到 上知天文、下知地理，无所不知，那就直接用大模型就可以了。

   所以训练一个行业版的大语言模型，训练费至少100万起，训练好了之后，还要持续的投入，包括：服务器的投入、技术研发人员的投入、标记工程师的投入，非一般公司能承担起来。

   微三云AI目前是采用的是神经网络算法，基于大模型的基础上，在开源模型上进行训练，通过自研的算法，将训练成本极大的降低（其实也不算低），让普通人可以花少量的钱，能训练出一个属于自己的AI分身，让AI数字分身24小时帮自己干活。未来，微三云AI将创建一个纯粹数字人的社交平台，让数字人帮你拓展人脉和找寻商业机会。

拓展阅读：

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