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模型参数规模迈向万亿级，训练数据和推理请求持续增长，功耗、显存容量、互联带宽等因素也开始相互制约，仅靠简单堆砌更多GPU，已经很难获得线性的算力增长。

2、CoreWeave CEO，54亿美元 2017年，CoreWeave一开始成立主要从事加密货币挖掘，2020年转型发布CoreWeave云服务，将其GPU资源租赁给其他企业。

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大模型更新速度极快，不断降低创作门槛，但真正难以复制的，是创作者如何把剧本、人物、空间、表演和节奏拆成稳定流程，并让团队在可控周期内持续交付。

带宽提升后，芯片才能减少因访存不足造成的算力闲置，在更小体积内支撑更大参数规模的模型运行 第三个问题，是不同终端对模型规模的需求并不一致。

高研发投入同样是一把双刃剑。