国产大模型第一梯队玩家为什么选择CPU？

大模型时代，CPU革新助力AI落地应用

AI一天，人间一年。

在当今社会，大模型的更新速度简直令人眼花缭乱——Sora、Suno、Udio、Luma……一个重磅应用接一个问世。

来自InfoQ的调查数据显示，虽然AIGC目前还处于起步阶段，但市场规模已初具雏形：

行业整体迅速发展固然是好事，但具体到每个的应用或者大模型的落地来说，面临的竞争也越发激烈了。

例如前不久各个大模型厂商之间展开的非常激烈的“价格战”，主打一个比谁更便宜，甚至直接把大模型价格推向“厘时代”。

加上最近OpenAI的“断供”事件，更是让国内厂商们在打出“轻松搬家”计划的同时，再加码Tokens送送送的力度。

究其原因，也是与当下应用为王，尤其是以尽量低的成本把业务快速落地的这一大趋势紧密相关。

那么问题来了，大模型玩家们何以在又快又好又省之间做到平衡?

这就回到了那个避不开，同时又是成本里占绝对大头的因素——算力。

现在提及大模型的训练和推理，很多人的第一反应或许就是想到了GPU。

诚然GPU在高性能上占据着一定的优势，但它所存在“硬伤”也是比较明显，那便是供应不足、价格昂贵。

何以破局?国产大模型第一梯队玩家百度智能云千帆大模型平台，就给出了自己的一个更具“效价比”的解法：

具体到算力的部署上，百度智能云AI与大模型平台总经理忻舟认为：

百度智能云千帆大模型平台：如何利用CPU加速AI应用

一言蔽之，在大模型时代，CPU甚至比以往更加重要了，而且是能让大模型和应用做到“快好省”落地的关键因素之一。

那么具体“上岗”效果又是如何，我们继续往下看。

国产头部大模型玩家，pick了CPU

国内AIGC应用爆发，这其中，百度智能云千帆大模型平台功不可没。

作为企业使用大模型的”一站式”服务平台，千帆大模型平台自去年3月发布以来已有超12万客户使用，累计调优模型2万个，孵化应用4.2万个。

这些应用覆盖教育、金融、办公、医疗等众多场景，为行业数字化转型提供了有力支撑。

在教育领域，千帆大模型平台赋能了试题生成、在线批改、题目解析等应用，大大提升了教学和备考效率。

例如用户可以提供参考材料，设定题型和难度，平台就能自动生成高质量的试题。而交互式的题目解析，则可以针对每位学生的薄弱环节，提供个性化的学习指导。

在办公场景，千帆大模型平台与业内头部企业合作，共同打造了智能写作助手等创新应用，能够根据用户输入的关键词，快速生成招聘文案、营销方案、数据报告等专业文档。

还可以专注于各类写作场景，可以智能生成论文大纲、项目汇报、品牌宣传稿等，大大提升了行政和营销人员的工作效率。

医疗健康是千帆大模型平台的另一大应用赛道。基于医疗知识库训练的模型，可以自动生成体检报告解读，用通俗易懂的语言向用户解释各项指标，并给出个性化的健康指导。

这让普通大众也能更好地了解自己的身体状况，实现”健康自主管理”。

可以看到，千帆大模型平台在多个领域实现了AI模型的”最后一公里”落地。

那么千帆大模型平台是怎么支撑如此多AI应用的呢?

答案是：让CPU成为客户的选择之一，让“效价比”的红利普惠千行百业。