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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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当前，以大模型为代表的人工智能飞速发展，给知识产权法律保护带来新的挑战。近年来，《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》等法规相继颁布，目的就是预防技术滥用带来的各类安全风险，确保技术创新发展符合知识产权规范，防止滥用。科技创新的同时，更需强化法律监管，为促进人工智能安全发展提供保障。
2025澳网直播网站咨询机构J.D.Power相关报告显示，消费者购车决策中“智能驾驶功能”权重从2020年的12％激增至2023年的35％，成为仅次于续驶里程的第二大考量因素。燃油车若继续固守“机械素质优先”的传统叙事，无异于将战场拱手让人。
