大模型烧钱，难道只烧在硬件上？ 搞AI的都知道，大模型训练的成本，硬件采购只是一小部分，更大头的其实是运营成本和试错成本。硬件买了，软件栈不好用，算子不支持，框架适配慢，卡在那跑不起来，那才是真正的烧钱。今天海光发布DAS 1.8，集成2000+算子，支持100+框架组件，这背后的价值，其实就是帮企业省钱。 更关键的是他们那个恐怖的MFU表现。在几万卡的集群上，MFU提升一个百分点，意味着什么？意味着你可以少买几十甚至上百张卡，或者在同样的硬件投入下，跑出更多的有效计算。这省下的电费和硬件折旧费都是天文数字。海光通过手动算子调优、编译优化，把MFU干到了全球领先水平，这等于直接帮企业降低了TCO（总体拥有成本）。 所以，别只看硬件价格，软件栈的成熟度和优化水平，才是决定你长期投入成本的隐形杀手。海光这套软件栈，是在帮行业算大账、算长期账。它让企业的每一分算力投资，都能产生最大的回报。在资本寒冬的背景下，这种“降本增效”的能力，可能比单纯的技术指标更有吸引力。 AI算力