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逛了一遍之后,两人回到车上,商讨下一步计划。
“老板,其他事情都还好说,但您想搞ai,最关键的还是人才和技术!”
“帮您管管人和钱、做一下市场还行,开发这种事儿,我就无能为力了。”
薛璃率先开口。她话里话外都透露着一个意思:
你到底行不行?
面对质疑,袁意随意解释:
“你不要把ai想的太复杂了,它不过就是一个聪明点的数据分析以及再输出工具而已,只要肯投入,总能搞出来的!”
就像后世的deepseek团队,他们团队只有一百多人,仅靠着五百万美元的训练成本,照样训练出了一流的ai大模型。
袁意有系统在手,也不差这五百万元美元,没道理做不成同样的事儿!
“技术问题不用你管,现在场地有了、核心设备都有了,你只需要负责招人、完善公司架构。”
“其他问题我自然会解决。”
一想到新公司又得重新组建人事、财务、行政、研发、数据收集、算力管理、产品等部门,他就有些头大。
他现在有四家公司:听逸游戏、新艺传媒、高远科技和现在的异星科技。
分别从事游戏、传媒、医疗、ai四个行业。
要不是后两家还没正式起步,而且有薛璃帮忙管着,否则他根本就忙不过来。
“得嘞,您有信心就行。”
薛璃点点头,没有再多问。
接着,两人就异星科技后续投入成本进行了分析,发现这又是一个烧钱大坑!
员工工资、场地租金什么的都是小头,设备采购和每月电费才是大头。
现在的设备只够前期训练,后期还是要大量买入显卡提高算力,设备越多消耗电量就越多。
以chatgipt-4为例。
训练一次大模型,大约需要3个月时间。
训练时需要使用2.5万张英伟达a100显卡,每张显卡的功耗是400瓦。
这么计算下来,训练一次就需要消耗2.4亿度电!
chatgpt3就更夸张,单次训练的耗电量高达12亿度电。
若购电价格是每度电1元,那光是电费就要花12亿。
当然,工业用电价格肯定低很多,而且他们的数据也可能存在水分。
不然人家deepseek的训练成本是怎么压低到五百万美元的?
几个亿的差距,这可不是一句算法架构更优秀、训练策略更高效,就能解释的。
“这样吧,除了那实缴的一千万的注册资金外,我再拿一千万出来,先给公司用着吧,不够再说。”
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