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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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尽管在此前问询中,科峰股份多次回复研发费用归集准确性的相关问题,但公司回复似乎并未得到深交所认同。在上市委会议中,深交所再次要求公司说明研发费用归集是否准确;是否存在将生产活动认定为研发活动的情形;相关内部控制制度是否健全有效;公司是否具备持续创新能力等问题。
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