大模型训练烧钱如流水，一次到底要砸多少银子？

“你们整天说AI大模型厉害，但训练这玩意儿到底得多烧钱啊？” 说实话，第一次听到这问题的时候，我差点把刚喝下去的咖啡喷在键盘上——这哪儿是烧钱，这分明是开着直升机往火山口撒钞票啊！

先举个最近的例子,某大厂工程师私下跟我吐槽，他们去年训的那个千亿参数模型，光硬件成本就够买三线城市一栋楼，具体数字？他伸出一只手晃了晃，我以为是五百万，结果人家说单位是“千万级”，当时我手机差点没拿稳，这还只是电费+显卡折旧费！

要说烧钱的重灾区,得从这三个窟窿说起：

第一个无底洞是算力。 现在主流大模型动辄要跑上万张A100/H100显卡，这些宝贝疙瘩买起来肉疼，租起来心颤，有个做游戏渲染的朋友打了个比方：这好比让全城网吧的电脑同时跑《赛博朋克2077》，还得连续跑三个月不停机，光是电费就能让小区变电站跳闸，更别说那些专门为AI集群改造的机房，空调制冷功率都够在南极建温室了！

第二个隐形杀手是数据。 你以为网上随便抓点文本就能用？太天真了！光数据清洗就要养着几百人的标注团队，这些人每天对着“特朗普推特算不算负面情绪”“中医偏方该不该收录”这种问题吵到头皮发麻，某创业公司CEO跟我诉苦，他们买高质量医疗文本的花销，都快赶上雇三甲医院主任医师坐诊了。

最让人头秃的是试错成本。 有个段子在圈内流传甚广：某团队训到第20天发现数据泄露，重来时项目经理抱着显卡机柜哭出声，这真不是夸张——调参师点错个小数点，可能几十万就打水漂；数据管道出个bug，整个月算力全白给，就像在拉斯维加斯赌场边搞科研边撒币，心脏不好真干不了这行。

不过现在也冒出些野路子玩家,有个在校生团队用“云算力拼多多”模式，趁着云厂商搞活动囤积折扣卡，硬是把成本压到百万以内，还有个团队更绝，专门盯着论文里被放弃的模型结构魔改，居然用别人十分之一的预算跑出可比效果，这些故事听着解气，但说到底还是少数幸运儿的童话。

说到底,大模型训练早就不是技术竞赛，而是财力大逃杀，前两天看某大佬在技术论坛说：“现在入场门槛是1亿美元起步，想玩就得准备好烧掉两轮融资。” 所以下次再看到哪个AI公司宣布融资，别光盯着估值数字——那可能只是他们未来三个月的算力预算单罢了。

（完）

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