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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。”

作为电动汽车巨头之一——特斯拉的早期圆柱电池供应商，松下在电动汽车电池领域一直占据着举足轻重的地位。2022年，松下更是与梅赛德斯-奔驰携手，为新型奔驰G级电动SUV提供动力电池。这一重大战略合作，不仅彰显了松下在全球电动汽车产业中的领导地位，也标志着其在动力电池领域的创新实力。2024年，松下方面透露，正在扩建电池工厂，将为特斯拉等电动汽车厂商提供4680大圆柱电池，这也是特斯拉一直使用松下电池的主打产品。

　　　　例如，某公司计划设计一个活动邀请系统，在将活动时间、地点和主题等信息准确传达后，AI可自动生成一个智能体“小组长”，负责整体规划和调度。小组长可以召唤多个执行不同具体任务的智能体，1号智能体负责活动邀请函的策划，2号智能体负责设计邀请函中的图像及文字，3号智能体负责代码制作和部署网页，4号智能体负责检验差错，他们就像是一个“工作专班”，成为完成个性化工作的“群体智能”。