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　　　　为了实现在AI方面的突破，微软也在大力囤积算力资源。4月初，有报道称微软计划到今年年底前囤积180万块AI芯片，意味着公司希望在2024年内将所持有的GPU数量增加两倍。据知情人士透露，从2024财年到2027财年(到2027年6月30日结束)，微软预计将在GPU和数据中心上花费约1000亿美元。

“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。

　　　　一位车企内部人士认为，近两年车市持续价格战，因此各车企对于竞争对手的调价动作都异常敏感。而在国产Model 3与Model Y后，特斯拉的整体销量已形成规模化效应并成为全球电动车销冠，也成为各车企的竞争目标，因此特斯拉的价格变化也让各家车企更为关注，在20万—30万元市场，特斯拉依旧为各车企的竞争目标。