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　　　　具体难在哪？朱西产给记者算了一笔账，持续开发训练端到端大模型，首先需要高算力的人工智能芯片，其次离不开海量的数据支持，再次需要建设高算力的训练平台，还得有懂人工智能的高级人才来构建模型。“算法、数据、算力都要靠芯片来支撑，包括车端推理算力及云端的训练算力，都需要高算力人工智能芯片驱动，这些芯片成本高昂，以英伟达A100为例，一颗大概价值25万元，而这样的芯片在大模型的训练中至少需要1万颗，总共需要约25亿～30亿元，这是一笔不小的投入。在美国对华发布新一轮芯片禁令后，这些高算力芯片恐怕将更难获得。”

在大井克也的实验室里，堆积如山的数据来自一项跨越十多年的庞大健康研究，涉及12000多名50岁以上的美国人。大井克也团队着手分析了这些人的神经质、开放性、外向性、宜人性和尽责性，是如何随着紧张的生活变化和记忆力受损而发生的。

　　　　据披露，中微公司在新产品开发方面取得了显著成效，近两年新开发的LPCVD薄膜设备和ALD薄膜设备，目前已有多款新型设备产品进入市场并获得重复性订单。其中，LPCVD薄膜设备累计出货量已突破100个反应台，其他多个关键薄膜沉积设备研发项目正在顺利推进。同时，公司EPI设备已顺利进入客户端量产验证阶段。