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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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荷兰埃因霍温理工大学研究员奥克·霍克斯特拉指出，仅靠太阳能和风能就能替代约70%的化石能源发电。如果在这个二元组合中再加入大量电池，这一比例将上升至90%。如果再加上绿氢和合成燃料，替代率将达到100%。
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