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一个近来令许多从业者忧虑的现状是，AI大模型训练或将面临“数据撞墙”的瓶颈，大模型的进化速度未尽如人意，或是源于“现有大模型开发已经耗尽了网站、书籍和其他用于预训练的公开文本”。甚至有行业研究预计，如果大语言模型保持现在的发展势头，预计在2028年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
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北京市社会科学院副研究员王鹏分析认为，国产算力不断攀升的背后有多重因素推动：首先是自主可控需求，随着国际形势的复杂变化，自主可控成为国家发展的重要战略，算力作为数字经济的核心，其自主可控对于国家安全和发展具有重要意义；其次是市场需求，随着数字化、智能化的深入发展，各行各业对算力的需求持续增长，国产算力在满足市场需求方面具有天然优势；第三是技术创新进步，国内企业在芯片设计、制造工艺、系统集成等方面取得了重要突破，为国产算力的发展提供了有力支撑。
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