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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。”

和陶勇一样，复旦大学附属妇产科医院主任医师邹世恩一直坚持自己制作和运营科普账号。他的科普账号“恩哥聊健康”目前全网粉丝近900万，在去年的“上海医疗机构、医务人员健康科普影响力指数排行榜”上，邹世恩超过沪上诸多“网红”大V医生，综合排名位列第一。这些年找到邹世恩寻求合作的MCN公司不少，但邹世恩都一一拒绝了。“我就是怕被资本绑架了。”邹世恩说。

　　　　同样被认为能发挥“四两拨千斤”作用的，还有财政工具箱里的地方政府专项债券。在罗志恒看来，新一年改革专项债制度，要放宽专项债使用范围，从“额度找项目”改为“项目定额度”，“实施以‘项目储备决定专项债额度’的机制，避免再现‘有收益的项目不够，导致专项债发行和使用进度偏慢’的现象”。