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　　　　事实上，不仅如此，端到端本身对于算力的要求大大超过了模块化阶段。“从特斯拉的FSD自动驾驶系统看，端到端所需算力成倍增加。”梁筱磊表示，特斯拉声称将AI大模型引入自动驾驶系统，其“端到端＋大模型”的HW5（芯片）与之前的HW4相比，用3000行代码替代了原来的30多万行代码，但算力要求提升了10倍，整个平台算力需要达到3000～5000T0PS才能满足端到端的需求。

可如今，“Scaling Laws”的性价比似乎没有那么高了。有业内人士提到，Grok 3的计算量几乎是DeepSeek的几十倍，但性能却并没有提升几十倍，这从侧面也印证了“Scaling Laws”的性价比正在降低。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏也注意到，2024年，全球训练大语言模型的效果普遍不及预期，比如OpenAI的产品迭代速度明显放缓等。“这些情况都表明，大模型竞赛的上半场已经进入了‘垃圾时间’。”何宝宏说。

　　　　有专家表示，目前汽车市场竞争激烈，DeepSeek作为AI领域的新产品，在短时间之内获得大量关注，自然吸引大量传统车企接入。接入DeepSeek确实可以提升汽车的智能化水平，但这只是开始，如何让其更好地为消费者服务才是车企的必修课。