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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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市场需求放缓,也使得企业产能利用率大幅下滑。数据显示,2024年第三季度,LG新能源的工厂利用率从2023年同期的73%降至60%,SK On更是从95%暴跌至46%的历史低点。为此,SK On将美国田纳西州工厂的投产时间由2025年推迟至2026年,三星SDI则在与客户Stellantis协商调整其美国首座工厂的产能规划。
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