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蓮花健康跨界算力，又一場冒險游戲？
在這樣的嚴峻態(tài)勢里，李厚文太需要一把火“取暖”。或許眼下熱門的算力業(yè)務，就是他眼中的那把火。殊途同歸，所有人都想擺脫英偉達的壟斷
微軟將在下個月發(fā)布自研芯片，然而它已經是主流云廠商里動作最慢的一個，Google的 TPU 已經供應了自家（不算云客戶）90% 的 AI 算力需求，亞馬遜也通過數十億級別的投資鎖定了自家芯片的客戶（不...幻方的GPU白囤了？
比起因為買豪宅上熱搜的明汯投資，幻方量化員工炫富的方式是給母校捐款1.38億，公司在2022年的慈善捐贈總計也超過了3.5億，至少看著還有一點回饋社會的意識。自動駕駛新催化，特斯拉一夜收獲5800億
市場對特斯拉的想象從來不止局限于整車制造，如果能做出比英偉達更好的機器視覺訓練解決方案，那么還有其他涉及復雜視覺感知的場景可以涉足。誰在搶GPU？
過去的超算架構主要以 CPU 為主，但這種傳統(tǒng)基礎設施架構下的算力已經無法滿足目前模型訓練的需求，只有建設大規(guī)模 GPU 超算集群，才能真正意義上解決大模型訓練的后顧之憂。大模型發(fā)展到現在，如何才能真正走向生產力？
但與大部分人只知道Chat的情況不同的是，各行各業(yè)中都存在著亟需大模型能力來提升生產力的場景，而利用大模型能力提升效率，是各大廠商追求的目標，也是未來發(fā)展的方向。GPU荒漠，算力短缺背后的時間競賽與解決方案
“AI應用爆發(fā)節(jié)點或在2024年?！倍嗄旰蠡赝@一刻，它蘊含了太多歷史時刻的開端——移動智能終端普及、社交媒體崛起、數字內容產業(yè)擴張、移動應用生態(tài)繁榮、網絡通信技術加速迭代……關于GPT-4在變笨，有人寫了篇論文證實了這一點
群眾討論熱情絲毫不減，就在最近，一篇論文被預印在arXiv上，題目十分直白：How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time?AI改變游戲規(guī)則，mRNA世界風起云涌
在AI的推動下，mRNA世界注定風起云涌。先知先覺、且能夠獲得更多精準“算力”的企業(yè)，將會成為未來mRNA領域的中堅力量。AI直面算力難題：在密集發(fā)布大模型之外，我們離算力自由還有多遠？
目前AI對算力需求增長的速度要快于算力供給增長的速度，AI芯片的迭代也有點跟不上模型訓練及迭代所需。被榨干的AI算力，誰將成為解藥？
“解決算力的成本肯定會越來越便宜，GPU價格對于大模型玩家來說只是暫時的，終究不會對AI發(fā)展構成太大瓶頸。而其他方案的成熟還需要很多配套的軟件生態(tài)匹配，相對來說更是一個非常長周期的事情。”阿里百度成了英偉達的打工仔
算力、算法和數據構成了AI時代的三要素，而算力又是電力般的基礎設施，有多少枚GPU，有多少算力，成為外界評估大模型研發(fā)和創(chuàng)業(yè)成敗的關鍵。
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