人工智能大模型的發展。

目前最大的難題，就在於……算力！

人工智能大模型訓練的驅，依舊是以大算力，以及大數據為主。

特別是對於算力的需求，更是與日俱增。

人工智能的每一次迭代，對於算力的需求，那都是呈指數級的增長。

在這樣的況下，自然而然的，就是形了兩派。

一種，是堆算力卡，海量的算力卡堆下去，算力自然而然的就是提升起來了。

國外很多財大氣的企業，基本上都是在這樣搞。

幾個億幾個億的往裡面扔，一個大模型可能直接扔進去幾百個小目標。

而且，能提升並沒有想象中的那麼明顯。

而另一類呢，則是寄希於開發更高效的算力調度算法，提升模型訓練效率，來緩解AI算力的力。

畢竟一個勁堆算法的話，對於能源的消耗，實在是太大了。

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