在ucloud看来，云计算在大模型发展中的承担了重要角色，给云计算市场带来新的增长空间，也成为各家云计算厂商的必争之地。
数字经济的发展为云计算市场带来了新的增长动能，但是市场的竞争也越发激烈，生存压力对于云厂商而言并没有因为全社会对算力的需求而消解。云厂商需要寻找新的赛道来获得新的市场机会，而持续热炒的大模型便成了云厂商的“香饽饽”。比如微软azure与openai的合作便为其提供了新的增量用户。
对于云厂商而言，他们需要不断挖掘用户需求，说服他们使用云计算，而大模型无疑成了最具说服力的理由。大语言模型的爆发大概率将改变云计算市场的游戏规则。届时，云厂商的核心竞争力将不局限于计算、存储等，数据安全、大模型应用、生态等都有可能成为制胜点。
在ucloud看来，云计算在大模型发展中的承担了重要角色，给云计算市场带来新的增长空间，也成为各家云计算厂商的必争之地。
大模型离不开云计算
为什么这样说呢，这要从大模型对于底层基础设施的需求说起，毕竟大模型对于it资源的需求是全方位的，计算、存储、网络等一个都不能少。
第一，计算层面。大型模型的训练和推理通常需要大量的计算资源。云计算提供了按需扩展的计算能力，可以根据需要增加或减少计算资源，从而满足大型模型的需求。这种弹性伸缩使得研究人员和企业可以灵活地调整计算资源以适应不同规模和复杂度的大模型。
大型模型的训练通常需要分布式计算，即将计算任务分配给多个计算节点进行并行处理。云计算平台提供了分布式计算和协作的基础设施和工具，可以简化大规模模型的并行训练和协作过程。这样的分布式计算能力可以显著提高大模型的训练效率和速度。
第二，存储和数据管理。大型模型通常需要大量的数据进行训练和调优。云计算平台提供了可扩展的存储凯发k8官网下载的解决方案，使得存储大规模数据集变得更加便捷和经济。此外，云计算还提供了数据管理和数据预处理工具，可以帮助研究人员和开发者有效地管理和准备数据，以满足大模型的需求。
第三，模型部署和服务化。云计算平台提供了模型部署和服务化的功能，使得训练好的大型模型可以方便地部署为可供外部应用程序调用的服务。通过云计算平台，研究人员和开发者可以将他们的大模型快速部署到云端，并提供可扩展的、高性能的模型服务，为用户提供实时的预测和推理能力。
综上所述，我们看到大模型离不开云计算，因为云计算这一it交付方式完全匹配大模型的部署需求。
ucloud“有备而来”
虽然大模型对于底层it的需求为云厂商的业务发展提供了动力，但是如果云厂商只是局限于资源供给，那这种增长是难以为继的。
面对大模型带来的机会，云厂商应该提供全栈云计算技术能力和全面工程实践能力，为ai大模型提供安全可靠的智算基础设施服务。在这方面，ucloud其实有备而来。
在算力方面，ucloud“东数西算”的两大自建数据中心内蒙古乌兰察布数据中心和上海青浦数据中心，已相继投产，为大模型训练和应用提供低成本、高附加值的算力服务。
ucloud自建数据中心部署nvidia的a800、v100s等多款显卡配置的gpu算力资源，可为ai训练、推理、数据处理等多场景打造灵活、可扩展的算力服务。多年无损网络运营经验赋，降低高性能网络建设成本。位于西部的乌兰察布数据中心电力价格相对较低，可为大模型训练降低30%-50%的运营成本。
面对大模型的私有化场景，ucloud还推出了全栈私有云凯发k8官网下载的解决方案，基于ucloudstack私有云、ucloudstor分布式存储及usdp智能大数据平台等，构建安全稳定的私有化大模型基础设施。
在数据方面，数据存储环节，ucloud在数据中心内部署了新一代归档存储产品us3，相较标准存储降低80%存储成本，为大模型训练需要的海量语料数据，提供更具性价比的存储凯发k8官网下载的解决方案。
在数据流通环节，ucloud数据安全流通平台安全屋，采用可信数据沙箱、安全多方计算、联邦学习等多种技术，保障数据可用不可见，可用不可拿，保障大模型企业需要的数据安全流通。
在工程方面，ucloud拥有从数据中心、服务器、到计算、存储、网络、安全、架构设计等方面，深厚的资源积累和技术积累，可为大模型企业一站式构建安全稳定的基础设施。
在生态方面，maas模式将重构ai产业的商业化生态，激发新的产业链分工和商业模式。ucloud与出门问问、云知声等数据和ai模型公司合作，以“大模型＋大算力”的方式，为产业客户提供maas服务，降低ai应用开发门槛，促进大模型应用快速落地。
云厂商的大模型能力
其实从ucloud我们能够看到作为第三方云厂商应该如何抓住大模型带来的商业机会。
中立安全。大模型目前被讨论最多的地方是数据和隐私安全。作为第三方云厂商，他们与大模型企业没有业务竞争，在数据隐私、安全可信、商业机密保护等方面具备优势，满足大模型企业对模型安全的需求。
iaas工程能力。从数据中心、底层架构做到算力平台、模型库等，第三方云厂商具有全面的工程能力。针对大模型企业的私有化部署需求，第三方云厂商提供私有云凯发k8官网下载的解决方案，可以一站式解决私有化场景下大模型的托管、存储、部署、运行等全流程算力服务。
ai应用落地。云厂商可以连接ai企业和行业客户，利用现有大模型进行微调，针对行业客户的业务场景训练专有模型，以“模型＋算力”的方式推动客户业务快速发展。
总之，虽然大模型的应用还处于探索期，但是随着技术的进步和应用的成熟，大模型在各个领域将会发挥重要作用，而云厂商应该抓住这个窗口期，推动自身的业务转型。在笔者看来，云厂商也不应该停留在“算力搬运工”的角色，而是在算力的流通中增加自身的附加值，从而在大模型时代取得一席之地。
数字经济的发展为云计算市场带来了新的增长动能，但是市场的竞争也越发激烈，生存压力对于云厂商而言并没有因为全社会对算力的需求而消解。云厂商需要寻找新的赛道来获得新的市场机会，而持续热炒的大模型便成了云厂商的“香饽饽”。比如微软azure与openai的合作便为其提供了新的增量用户。
对于云厂商而言，他们需要不断挖掘用户需求，说服他们使用云计算，而大模型无疑成了最具说服力的理由。大语言模型的爆发大概率将改变云计算市场的游戏规则。届时，云厂商的核心竞争力将不局限于计算、存储等，数据安全、大模型应用、生态等都有可能成为制胜点。
在ucloud看来，云计算在大模型发展中的承担了重要角色，给云计算市场带来新的增长空间，也成为各家云计算厂商的必争之地。
大模型离不开云计算
为什么这样说呢，这要从大模型对于底层基础设施的需求说起，毕竟大模型对于it资源的需求是全方位的，计算、存储、网络等一个都不能少。
第一，计算层面。大型模型的训练和推理通常需要大量的计算资源。云计算提供了按需扩展的计算能力，可以根据需要增加或减少计算资源，从而满足大型模型的需求。这种弹性伸缩使得研究人员和企业可以灵活地调整计算资源以适应不同规模和复杂度的大模型。
大型模型的训练通常需要分布式计算，即将计算任务分配给多个计算节点进行并行处理。云计算平台提供了分布式计算和协作的基础设施和工具，可以简化大规模模型的并行训练和协作过程。这样的分布式计算能力可以显著提高大模型的训练效率和速度。
第二，存储和数据管理。大型模型通常需要大量的数据进行训练和调优。云计算平台提供了可扩展的存储凯发k8官网下载的解决方案，使得存储大规模数据集变得更加便捷和经济。此外，云计算还提供了数据管理和数据预处理工具，可以帮助研究人员和开发者有效地管理和准备数据，以满足大模型的需求。
第三，模型部署和服务化。云计算平台提供了模型部署和服务化的功能，使得训练好的大型模型可以方便地部署为可供外部应用程序调用的服务。通过云计算平台，研究人员和开发者可以将他们的大模型快速部署到云端，并提供可扩展的、高性能的模型服务，为用户提供实时的预测和推理能力。
综上所述，我们看到大模型离不开云计算，因为云计算这一it交付方式完全匹配大模型的部署需求。
ucloud“有备而来”
虽然大模型对于底层it的需求为云厂商的业务发展提供了动力，但是如果云厂商只是局限于资源供给，那这种增长是难以为继的。
面对大模型带来的机会，云厂商应该提供全栈云计算技术能力和全面工程实践能力，为ai大模型提供安全可靠的智算基础设施服务。在这方面，ucloud其实有备而来。
在算力方面，ucloud“东数西算”的两大自建数据中心内蒙古乌兰察布数据中心和上海青浦数据中心，已相继投产，为大模型训练和应用提供低成本、高附加值的算力服务。
ucloud自建数据中心部署nvidia的a800、v100s等多款显卡配置的gpu算力资源，可为ai训练、推理、数据处理等多场景打造灵活、可扩展的算力服务。多年无损网络运营经验赋，降低高性能网络建设成本。位于西部的乌兰察布数据中心电力价格相对较低，可为大模型训练降低30%-50%的运营成本。
面对大模型的私有化场景，ucloud还推出了全栈私有云凯发k8官网下载的解决方案，基于ucloudstack私有云、ucloudstor分布式存储及usdp智能大数据平台等，构建安全稳定的私有化大模型基础设施。
在数据方面，数据存储环节，ucloud在数据中心内部署了新一代归档存储产品us3，相较标准存储降低80%存储成本，为大模型训练需要的海量语料数据，提供更具性价比的存储凯发k8官网下载的解决方案。
在数据流通环节，ucloud数据安全流通平台安全屋，采用可信数据沙箱、安全多方计算、联邦学习等多种技术，保障数据可用不可见，可用不可拿，保障大模型企业需要的数据安全流通。
在工程方面，ucloud拥有从数据中心、服务器、到计算、存储、网络、安全、架构设计等方面，深厚的资源积累和技术积累，可为大模型企业一站式构建安全稳定的基础设施。
在生态方面，maas模式将重构ai产业的商业化生态，激发新的产业链分工和商业模式。ucloud与出门问问、云知声等数据和ai模型公司合作，以“大模型＋大算力”的方式，为产业客户提供maas服务，降低ai应用开发门槛，促进大模型应用快速落地。
云厂商的大模型能力
其实从ucloud我们能够看到作为第三方云厂商应该如何抓住大模型带来的商业机会。
中立安全。大模型目前被讨论最多的地方是数据和隐私安全。作为第三方云厂商，他们与大模型企业没有业务竞争，在数据隐私、安全可信、商业机密保护等方面具备优势，满足大模型企业对模型安全的需求。
iaas工程能力。从数据中心、底层架构做到算力平台、模型库等，第三方云厂商具有全面的工程能力。针对大模型企业的私有化部署需求，第三方云厂商提供私有云凯发k8官网下载的解决方案，可以一站式解决私有化场景下大模型的托管、存储、部署、运行等全流程算力服务。
ai应用落地。云厂商可以连接ai企业和行业客户，利用现有大模型进行微调，针对行业客户的业务场景训练专有模型，以“模型＋算力”的方式推动客户业务快速发展。
总之，虽然大模型的应用还处于探索期，但是随着技术的进步和应用的成熟，大模型在各个领域将会发挥重要作用，而云厂商应该抓住这个窗口期，推动自身的业务转型。在笔者看来，云厂商也不应该停留在“算力搬运工”的角色，而是在算力的流通中增加自身的附加值，从而在大模型时代取得一席之地。
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