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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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蛇年伊始，新能源汽车的下半场激战就上了强度，智驾领域成为车企竞相角逐的核心战场。短短两天内，三个品牌先后吹响“普及全民智驾”的号角，比亚迪更是以7万元级别的智驾车价格，引发“智驾平权”的热议。然而，在这一片喧嚣之中，对于智驾“凑合能用”与“好用”的探讨，却如暗流涌动，揭示出行业发展的复杂面。
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