语音识别赛道这两年被大模型彻底重写了一遍。OpenAI Whisper large-v3、NVIDIA NeMo Parakeet、阿里通义SenseVoice、Qwen-Audio……这些ASR大模型在词错率（WER）上已经把传统方案甩开一条街，多语种实时转写的精度甚至能做到中英日韩四语混说不崩。但问题也来了——跑这些模型的GPU门槛比当年Kaldi时代高了不止一个数量级。以前Kaldi跑个GMM-HMM模型，一张低端Tesla K80都算奢侈配置，现在Whisper large-v3在FP16下推理占6GB显存起步，全参训练更是A100打底。说白了，ASR行业已经彻底进入了"算力换精度"的阶段。
说实话，我接过的咨询里，至少一半团队在ASR训练选卡上犯过错。有的用T4硬扛Whisper large-v3微调，一张32G显存的V100S都舍不得上，结果一个epoch跑了九天才发现Batch Size设太大幅存爆了；有的上来就追H100，结果模型才7亿参数，压根用不满。选GPU算力，说到底得先搞清楚你的ASR场景到底落在哪条坐标上——训练还是推理？单语种还是多语种混说？并发放到几路？数据量级是每天几小时还是几千小时的语料？这些没想清楚就下单，大概率多花冤枉钱。
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