《算力焦虑？看这些AI公司如何“四两拨千斤”》

模式一：算力共享，盘活存量资源
某工业AI平台搭建“算力市场”，连接拥有闲置GPU的制造企业与需求方。一家汽车零部件厂商通过出租夜间闲置算力，年增收200万元；而AI团队则以市场价6折获得资源，双方实现双赢。

模式二：异构计算，突破GPU依赖
面对GPU短缺，某视频生成公司采用“CPU+NPU”混合架构，将部分推理任务迁移至专用芯片。虽然单任务耗时增加15%，但整体成本降低40%，且能支持更多并发用户。

模式三：算法优化，以智取胜
某金融风控企业通过改进模型结构，在保持准确率的前提下，将训练所需算力减少70%。其核心突破在于：

• 采用动态稀疏训练技术；
• 引入知识蒸馏压缩模型体积；
• 优化数据加载管道减少I/O瓶颈。

专家观点：
“未来三年，AI算力竞争将从‘绝对规模’转向‘单位效率’。企业需建立算力-算法-数据的协同优化体系，而非简单追求卡数。”——某头部云厂商AI实验室负责人

实用工具包：

• 算力成本计算器：对比自建与租赁的5年TCO；
• 模型压缩开源库：包含8种主流优化算法；
• 异构计算白皮书：详细解读CPU/GPU/NPU适用场景。

成都算力租赁入口：https://www.jygpu.com

成都算力租赁官方电话：400-028-0032