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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。”
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“基础大模型的免费开放,对相关业务具有显著的促进作用,尤其是在降低直接成本和增加客户选择方面。”喻友平表示,一方面,DeepSeek等免费开放的基础大模型显著降低了企业在模型调用上的直接费用,尤其对于中小型企业,这大幅降低了技术门槛和初期投入;另一方面,模型免费也提供了更多技术创新的可能性,“尤其是在行业大模型的优化和场景化应用上,能够以更低的成本探索更多创新方向”。
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