2024年，衡量大模型算力的标准发生改变，从过去重视GPU卡数量转变为应用效果的角度去评估大模型算力。此转变的原因在于，大模型算力在到应用之间的转化可能有较大差异。同时，为了适应数字经济时代的发展需求，推动算力基础设施建设，必须遵循技术和规律。阿里云发布的“立体计算”体系被视为应对大模型算力挑战的答案之一。尽管目前行业内存在一定的问题，但在前期仍有机会带来新机会，预计未来的大模型算力将面临更多发展机遇。
随着技术的发展，我们已经进入了一个全新的数字化时代。在这个时代，数据和计算的能力成为了推动社会进步的关键因素。尤其是在AI领域，大规模的数据处理和复杂的计算任务已经不再像以前那样只需要CPU这样的硬件设备来支持。
在这种情况下，如何衡量大模型的算力，从过去的重视GPU卡数量转变为应用效果的角度去评估大模型算力，就显得尤为重要。这也是为什么我们需要重新审视我们的标准，使其更加注重应用效果。
首先，我们来看看传统的计算标准，比如CPU的数量。在早期，对于大型的机器学习项目来说，需要大量的CPU来支撑计算任务。然而，随着技术的发展，我们开始了解到GPU等GPU计算设备对性能的影响更大。而且，现代计算机中还出现了许多新的计算模型，如TensorFlow、PyTorch等，它们提供了更为强大的并行计算能力。
因此，从计算性能的角度来看，GPU计算已经成为了主流。但是，如果只依赖于硬件设备进行计算，那么可能会遇到一些限制。例如，如果需要处理的数据量过大，单台电脑的CPU可能无法承受，这时就需要借助更高效的数据处理工具或平台。
这就是为何我们需要关注“立体计算”体系的出现。它是一个综合性的计算系统，可以利用多种计算资源，包括GPU、FPGA等，并且可以通过分布式的方式，进一步提高计算效率。
当前，“立体计算”体系已经在阿里云等企业得到了广泛的应用。其中，最重要的就是基于Hadoop和Spark的大规模数据处理技术。这种技术不仅可以实现对大数据的快速处理和分析，还可以通过分布式的方式，进一步提高计算效率。
总的来说，“立体计算”体系是一种有效的计算方式，可以帮助我们在更短的时间内处理更大的数据量，从而更好地服务于我们的业务和生活。在未来，随着更多的企业加入到“立体计算”体系中来，我们相信这个领域将会迎来更大的发展机遇。
虽然目前行业内还存在着一些问题，但我们可以看到，在未来的很长一段时间里，大模型算力依然有着巨大的潜力。只要我们能够正确地看待和使用这个领域，我相信我们一定能够在激烈的竞争中找到自己的位置。