运营商,收手吧!

原创 悲了伤的白犀牛 2024-09-02 19:00
 /记得星标/
比大部分人早一步看见未来
某天,我跟一位行业分析师讨论运营商近几年的行业策略及部署,他用了一句话来形容——“静若处子,动若脱兔”。

但,这不是一句赞誉之言,甚至,更像是一句批评。

结合实际情况来看,这句批评之言虽然有点尖酸,但似乎不无道理。

“财经十一人”在235月写了一篇《中国算力,雄心与软肋》,其中写到“按照市场发展规律,此时各方需要加大智能算力投入,但科技公司资本支出在下滑,电信运营商还在大力投入通用算力”,以此对运营商缺席智能算力建设提出批评。

客观说,彼时运营商在智能算力建设上是落后于市场、也落后于互联网云厂商的,其中一个原因是,ChatGPT2022年底发布的,在国内形成巨大影响则是23年初的事情,而运营商当年的投资建设计划在年初已经定下来,我猜肯定不会过多考虑智能算力,而要调整这个计划,需要重新决策,而决策是需要时间的。

所以,2023年上半年,运营商在智能算力建设上是显得滞后的。

此乃“静若处子”。

然后呢?然后就是一路狂奔!

2023年中开始,在一种热烈到极点的氛围下,运营商开始了智算中心大建设运动——三大运营商相继公布了对超万卡集群的部署。例如,中国移动近期将商用哈尔滨、呼和浩特、贵阳三个自主可控万卡集群,总规模近6万张GPU卡;中国电信在上海规划建设到达15,000卡、总算力超4500P的国产万卡算力池,将是国内首个超大规模国产算力液冷集群;中国联通也将在上海临港国际云数据中心建成中国联通首个万卡集群。

2023年底,工信部等6部门联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》,从4个方面提出了到2025年发展量化指标——其中,计算力方面,算力规模超过300EFLOPS,智能算力占比达到35%

那三大运营商当前是什么情况呢?

今年上半年,中国移动通用算力规模8.2EFLOPS,而智能算力规模则高达19.6EFLOPS,智能算力占比已经高达70.5%

中国电信智能算力达到 21EFLOPS,通用算力规模查不到最新的数据,估计在5EFLOPS左右,这意味着其智能算力占比已经高达80%

这二者都已经远远超出国家要求25年底才达成的35%的目标!

短短一年,三大运营商已经完全逆转了一年前的算力格局,曾经的短板变成了今天的长板,其智算资源规模甚至已经反超起步更早的互联网厂商。

此乃“动若脱兔”。

而关键的问题在于:运营商在智算这盘生意中,是赚了还是赔了?

当前,大模型市场呈现出一种鲜明的不健康发展趋势:底层算力资源似乎供不应求,而上层模型服务的商业化进程却显得步履维艰。尽管市场上涌现出众多大模型产品,但真正能够实现规模化商业变现的却寥寥无几。许多大模型公司尚未找到清晰且可行的商业模式,导致产品服务滞销,难以形成稳定的收入来源。

在这样的局面下,运营商面临几重考验:

第一,在上层模型服务滞销的情况下,运营商是否有能力走出一条通过“模型服务变现”的道路?

第二,上层模型服务滞销的情况很快会传递至底层智算资源销售,而当前智算资源市场也在明显放缓,万一“资源变现”的道路也走不通,那运营商囤积了那么多智能算力,怎么办?

第三,当前GPU发展非常快,英伟达正在快速革新GPU产品,下半年将推出性能更高的B100B20025年还将推出X100X40,而华为等厂商也在追赶者不断推出新产品,这意味着,已经建成的智算资源很快将落伍,那后续到底是继续all in的建设模式,还是采用迭代、小步快跑模式?

在这几重考验下,中国电信率先“收手”了——在年中业绩发布会上,中国电信董事长柯瑞文明确表示,“中国电信目前没有继续建万卡池的打算”,而更注重于,构建一个天翼云智能云的算力运营体系。

显然,中国电信意识到了问题所在。

面向AI时代,运营商基于其独特的资源禀赋,有两条潜在的转型路径:一是成为算力服务商,专注于为企业客户的大模型训练提供强大的算力支持;二是成为大模型服务商,利用自身训练出的高性能大模型,为各行各业提供定制化的模型服务。

然而,从当前的市场环境和行业趋势来看,这两条路都充满了挑战和不确定性——

先说算力服务商。

要成为算力服务商,这不仅仅是智算资源建设的问题。万卡集群的建设绝非简单地将一万张卡堆叠在一起,而是要深入围绕模型算力利用率(MFU)、线性加速比、稳定性、时延、丢包率、GPU利用率等一系列关键指标,持续开展智算集群的设计、建设、运营、优化等工作。这意味着,运营商需要投入大量的时间和精力,通过精细化的管理和技术创新,确保智算集群能够高效、稳定地运行,从而提高大模型训练的效率效能。

同时,整个大模型训练周期较长,如何保证客户能够顺畅地使用,如何提高资源的利用率和周转率,也是运营商需要重点考虑的问题。这要求运营商不仅要提供高质量的算力服务,还要关注客户的需求和使用体验,通过灵活的服务模式和高效的资源调度,确保客户能够充分利用算力资源,实现业务价值的最大化。

此外,运营商还需要面对产业链和生态薄弱的问题。在AI产业中,算力服务商只是其中的一环,要形成一个完整的生态体系,还需要与模型开发商、数据提供商、应用开发商等多个环节紧密合作。因此,运营商需要积极构建产业生态,与各方共同推动AI产业的发展,实现共赢。

再说大模型服务商。

要成为大模型服务商,这条路更难,运营商需要应对模型服务商业化进程缓慢和市场需求模糊不清的双重挑战。

大模型服务需要针对特定的业务需求进行定制化的开发和优化。这意味着,对于每一个不同的业务场景,运营商都需要投入大量的时间和资源来进行模型的调整、训练和验证,以确保其能够满足特定的业务需求。这种深度定制的过程不仅耗时耗力,而且还需要具备深厚的专业知识和技术实力。因此,大模型的商业化进程往往受到这种定制化需求的制约,进展相对缓慢。

此外,由于每个业务场景都有其独特性和复杂性,大模型在不同场景下的应用效果也会有所差异。这使得大模型难以像一些通用型产品那样,通过简单的复制和推广来实现广泛的市场覆盖。相反,它需要针对每个具体的业务场景进行个性化的推广和营销,这无疑增加了市场拓展的难度和成本。因此,尽管大模型具有巨大的应用潜力,但由于其需要结合具体业务场景进行深度定制的特性,使得其在商业化进程中面临着诸多挑战,难以迅速形成广泛的市场覆盖。

客观来说,与上述这些工作相比,智算资源建设反而是最简单的。

也许,运营商真的该收手了,停下疯狂建资源的步伐,停下来好好想想后面的路应该怎么走。

注:本文仅为个人观点,与任何组织或个人无关。

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