“买不起英伟达“特供”，中国创业者偏爱4090.大模型进入推理阶段，性价比压过算力。”
大模型推理阶段：中国创业者的新选择，性价比超越算力
随着人工智能技术的飞速发展，大模型的应用逐渐普及，特别是在推理阶段，性价比正成为超越传统算力的关键因素。在中国，许多创业者开始将目光投向了英伟达的RTX 4090显卡，而非传统的特供产品。这一现象背后，是大模型推理对硬件的新需求和市场对成本效益的重新评估。
2024年8月14日，36氪报道了这一趋势，指出中国创业者偏爱RTX 4090显卡，原因在于其出色的性价比和满足大模型推理需求的能力。与此同时，英伟达计划推出的特供版AI芯片B200，尽管性能有所保障，但其高昂的价格和获取难度让许多中小创业者望而却步[^2^]。
大模型推理阶段的关键在于处理海量数据的同时，保持成本效益。目前，全球最先进AI芯片的计算速度远超显存带宽，这导致在进行大模型推理时，显存带宽成为了瓶颈。因此，优化GPU利用率和降低推理算力成本成为了推动大模型应用落地的关键[^3^]。
在这样的背景下，RTX 4090显卡以其高性能和适中的价格，迅速赢得了中国创业者的青睐。与英伟达的特供产品相比，4090显卡不仅能够满足大模型推理的需求，而且在成本控制上具有明显优势。此外，随着云计算和边缘计算技术的发展，企业能够更加灵活地进行资源配置，进一步提高了推理阶段的性价比[^7^]。
然而，大模型推理的高效性也带来了新的挑战。如何确保在降低成本的同时，保持模型的精准性和安全性，尤其是在医疗、金融等关键领域，成为了研究者和企业需要面对的问题。此外，随着技术的不断创新，结合量子计算等新兴技术，大模型的推理阶段将迎来更多的新机遇[^8^]。
在这个全新的起点上，中国的创业者和企业需要在成本与效益之间找到平衡，不断创新和提升竞争力。通过优化大模型的运行程序，不仅可以有效减少硬件投资，还能在运行速度上实现质的飞跃。未来，随着算力性价比的不断提升，大模型应用的发展前景将更加广阔[^9^]。
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