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更新时间：2025-07-09 03:00:01
来源：偲睿洞察
从2022.11.30的ChatGPT，到2023.6.13的360智脑大模型2.0，全球AI界已为大模型持续疯狂了七个多月。ChatGPT们正如雨后春笋般涌现，向AI市场投放一个个“炸弹”：办公、医疗、教育、制造，亟需AI的赋能。
而AI应用千千万，把大模型打造好才是硬道理。
对于大模型“世界”来说，算法是“生产关系”，是处理数据信息的规则与方式；算力是“生产力”，能够提高数据处理、算法训练的速度与规模；数据是“生产资料”，高质量的数据是驱动算法持续迭代的养分。在这之中，算力是让大模型转动的前提。
我们都知道的是，大模型正对算力提出史无前例的要求，具体的表现是：据英伟达数据显示，在没有以Transformer模型为基础架构的大模型之前，算力需求大致是每两年提升8倍；而自利用Transformer模型后，算力需求大致是每两年提升275倍。基于此，530B参数量的Megatron-Turing NLG模型，将要吞噬超10亿FLOPS的算力。
