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反铁磁材料在信息处理与内存芯片技术领域具有广泛应用前景。据最新一期《自然》杂志，美国麻省理工学院科研团队仅使用光就在反铁磁材料中实现了磁态转换，创造出一种新型且持久的磁态。这一技术为研究人员提供了控制磁性的强大工具，有助于设计更快、更小、更节能的内存芯片。
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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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