有統(tǒng)計顯示,雖然國產(chǎn)大模型DeepSeek的(de )創(chuàng)(chuàng )新將(jiāng )單次訓(xùn)練成本降(jiàng )低了53%,但頭部AI企業(yè)卻因此增加了并行實驗次數(shù)(shù ),從而推高了算力需(xū )求。與此同時,隨著AI技(jì )術(shù)門檻降低,過去因成(chéng )本限制而(ér )無法應(yīng)用AI的(de )領(lǐng)域(yù )涌現(xiàn)出大(dà )量新(xīn )的應(yīng)用需(xū )求,也導(dǎo)致(zhì )算力調(diào)用密度呈指數(shù)級上升。
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