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中國AI企業(yè)應如何看待英偉達新顯卡 算力不再是唯一關鍵(2)

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2025-01-08 09:00:03  玉淵譚天

在中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院的數(shù)據(jù)中，DeepSeek-V3通過采用混合精度方法，有效平衡了訓練精度和效率，結(jié)合混合專家模型架構(gòu)，將大模型訓練成本降低至500萬美元，僅為同性能模型的5%～10%，而性能卻與GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet相當。目前，國內(nèi)類似的大模型成本和訓練時長都大幅下降。這種新的訓練方法不僅降低了大模型行業(yè)的門檻，還推動了全球大模型的降價潮，對人工智能技術的應用和轉(zhuǎn)化具有革命性意義。

業(yè)內(nèi)人士指出，在當前全球人工智能大模型的競爭中，算力雖然重要，但不是決定性因素。只有與軟件和應用場景結(jié)合起來，才能真正賦能行業(yè)轉(zhuǎn)型，提高經(jīng)濟效率。部分人工智能項目存在“假智能”的問題，即靠大量數(shù)據(jù)疊加出答案，缺乏真正的創(chuàng)造力和想象力。盡管一些前沿大模型探索了“思維鏈”，試圖模擬人類思維推導，但在實現(xiàn)“通用人工智能”方面仍有較大障礙。

更大的問題是，僅靠算力的方式遲早會遇到瓶頸?，F(xiàn)有大模型已經(jīng)讀完了幾乎所有的英文書籍，接下來的發(fā)展方向必須回到技術本質(zhì)，解決更關鍵的方向性問題。中國企業(yè)正通過高效靈活的路徑，找到更加“聰明”的人工智能發(fā)展方向。人工智能是一場向著未知的探險，中國企業(yè)選定的方向不會輕易被各種“焦慮”裹挾。中國AI企業(yè)應如何看待英偉達新顯卡！

(責任編輯：盧其龍 CN070)
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