引言
近日，一则高校要求学生自备算力的新闻悄然发酵，文中指出，学院推出的《通用大模型的原理及训练实验》课程，需要学生自备算力上课，所以每组需要至少两块RTX 3090或两块RTX 4090，亦或是1块40G的A100，如没有算力，则无法参与此门课程。
这三款显卡都是英伟达推出的高性能显卡，RTX 3090具有24G的超大显存，RTX 4090则是英伟达最新推出的旗舰显卡，性能相比3090有1.2倍到1.6倍的提升，两款显卡主要用于图形处理；A100是英伟达推出的一款专业级显卡，主要用于深度学习和人工智能等领域。目前据国内中关村在线数据显示：
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RTX 3090价格范围在8999元~16999元之间；
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RTX 4090的价格范围是12999元~19999元之间；
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A100显卡价格较高，根据中国供应商网站数据，其价格为8.3万元（实际落地价格更高）。
按文中所述，该课程最低设备要求也在2~3.5万元，无疑为高校学生深入探索增添了一道门槛。
国内大模型人才难求，算力成为高校科研障碍
据国内某招聘网站数据显示，自2020年开始，我国AIGC领域岗位需求已经呈爆发式增长，岗位平均年薪已达百万，但大模型类人才依然招聘难，不是开不起工资，而是该领域人少，人才更少。
有人曾说，AI三要素中的算法、算力、算据，分别代表着智力（算法）和财力（算力、算据），相比资金雄厚的企业大厂，高校在大模型科研/教培中，普遍面临资金实力较弱，算力不足的挑战。没有充足的算力支撑，学生很难掌握大规模模型训练的本领，所以提升高校算力应用空间，才能真正实现产学研的有机衔接，填补我国AI领域人才的缺口。
以租代买，成为高校及个人算力需求新选择
面对高端计算卡的供不应求，国际上限购、国内高溢价的情况下，通过智能算力云平台租用算力，逐渐成为高校科研/教培上的一大选择。
骋风而来算力平台是目前市场上智能算力云平台的典型案例，它通过虚拟化技术将物理硬件转化为虚拟资源，从而为用户提供智能算力服务，满足高校学生各类场景应用的需求。相比于价格动则过万、配置场景复杂的硬件设备，骋风而来算力平台具备便宜、轻松、安全等多项优势。
优势一，具备更高性价比：骋风算力打通多云多厂商互联互通，汇集不同地区、不同架构、不同性能的算力资源，以其强大的整合、监测和分配能力实现对算力资源的精细化管理，提高资源利用率，从而促使算力价格更低、降低算力使用门槛。
优势二，应用更简单、使用零压力：骋风算力在部署配置上轻松易用，算力购买随需求灵活调整、按秒收费，按需供给，为用户提供稳定、可靠，随取所需的计算环境。
优势三，更安全更有保障：骋风算力具备完善的安全保障和容错机制，可以保护用户数据和应用免受未经授权的访问和攻击。同时，平台还可以提供数据备份和恢复服务，确保用户数据的安全性和可靠性。
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人工智能浪潮的持续爆发，带来更广阔的算力需求场景。高校作为我国AI应用产业人才培育的摇篮，以租代买的智能算力云平台让更多人看到了科研/教培的新范式，相信在更多解决方案的应用下，高校教育与算力需求的鸿沟被逐渐抹平，未来所激起的连锁反应将远超想象。
