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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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相关学者认为，该成果意味着金属量子点领域取得了重要突破，为在原子尺度上构建复杂的功能结构提供了参考。该成果有助于未来的光电器件、光学成像和重金属检测应用，为相关领域的技术进步和产业升级提供有力支持。此外，在这种新型量子点基础上开发的特种烟幕，可实现在复杂的介质环境下的非视距散射光通信，实现快速通信链路部署。（记者张强）
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