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最近，一则数据点出了AI领域算力需求的惊人增长—— 根据业内专家的预估，OpenAI推出的Sora在训练环节大约需要在4200-10500张NVIDIA H100上训练1个月，并且当模型生成到推理环节以后，计算成本还将迅速超过训练环节。
CUDA 是英伟达的壁垒， 推理场景是算力未来的重点
从互联网时代到算力网时代，交换机正在扼住AI咽喉。
不久前，围绕人工智能（AI）发展，特斯拉首席执行官马斯克发出这样的预警
智东西4月11日报道，美国AI三巨头不仅在大模型赛道争奇斗艳，还纷纷卷起自研AI芯片。
大模型在今年的落地，除了对用 AI 对已有业务进行改造和提效外，算力和推理的优化，可能是另外一项重要的实践了。这在腾讯的两个完全不同的业务上有着明显的体现。
随着AI技术的广泛应用，从智能手机到自动驾驶汽车，从智能家居到工业自动化，AI供电芯片的需求量正呈爆炸式增长。它不仅为AI系统提供稳定的电力供应，确保系统的正常运行，而且还肩负着节能减排、降低能耗的重任。
不降低大模型算法精度，还能把芯片的算力利用效率提升 2~10 倍，这就是编译器的魅力。
产业不信仰AGI（通用人工智能），只信仰降本增收。
全网高质量数据集告急！OpenAI、Anthropic等AI公司正在开拓新方法，训练下一代AI模型。