老师介绍金融大模型大概需要1000张GPU，若GPU数量只有要求的10%左右，企业还有必要做大模型吗？

如果企业只有要求的10%左右的GPU数量，那么要实现1000张GPU的大模型是非常困难的，因为GPU数量不足以支持大规模的训练。此时，企业可以考虑以下几个方面：

1. 降低模型规模：可以通过减少模型的规模来适应GPU数量的限制，但这可能会影响模型的性能和准确性。
2. 采用分布式训练：可以将训练任务分配给多个GPU，通过分布式训练来提高训练速度和效率。但是，这需要额外的硬件和软件支持，增加了成本和复杂性。
3. 使用预训练模型：可以使用已经训练好的预训练模型，然后在此基础上进行微调，以达到所需的模型效果。这种方法可以节省训练时间和GPU资源，但是可能会影响模型的个性化和适应性。

综上所述，如果企业只有要求的10%左右的GPU数量，那么要实现1000张GPU的大模型是非常困难的，但是可以通过降低模型规模、采用分布式训练或使用预训练模型等方法来适应GPU数量的限制，以达到一定的模型效果。