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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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具体到医疗AI，它在进入医院为诊疗服务“出谋划策”前，已经经过了专业的“调教”和“历练”。别看它和你手机里的应用可能都叫一个名字，却是不一样的。正式用于医院的医疗大模型，通常涉及医疗数据分析、影像识别、辅助诊断等功能，这类应用需要符合医疗行业的标准和规范，确保数据的安全性和准确性。而人们手机里的大模型应用则更注重用户体验和便捷性，可成为日常生活中如语音识别、日程管理、信息查询等智能助手。
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