大模型训练及推理算力需求持续增长 国内产业链加速成熟|领导扒开我奶罩吸我奶头视频
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人工智能大模型的能力持续在升级,应用场景也越来越多。对应的算力、算法、数据都成为产业发展的关键环节。记者在世界人工智能大会现场了解到,当前相关市场需求持续高速增长,国内的产业链也在加速成熟。
总台央视记者 宁坤:现在的人工智能大模型已经可以装到智能眼镜里,它背后的训练要用大规模的算力去支撑。现场展出的一组机柜就是现在算力中心里会用到的一种超节点,它可以让数百张算力卡像一台计算机一样,实现高效的内部连接和运算,进一步突破了当前行业训练大模型所面临的算力瓶颈。
近年来,全国多地都在持续投入建设大型数据中心,为人工智能大模型训练提供更充足的算力保障。工信部数据显示,截至2025年3月底,我国在用算力标准机架已达到1043万架,智能算力规模达到748每秒百亿亿次浮点运算,为海量数据计算提供了智能底座。
华鲲振宇副总裁 宋璇:现在的算力训练需要的是万卡,甚至十万卡(算力卡的)集群。对通信的保障和算力的调度,以及硬件的高可靠性和稳定性提出了更高的要求。
算力需求增长也带动硬件设备的更新。今年世界人工智能大会现场,不少国内算力产业链上的企业就集中展出了自己的最新技术。产业链各环节进步的叠加也为大模型技术演进提供了更多支撑。
业内人士告诉记者,大模型的训练环节类似于让人工智能“学知识”,而推理环节则是让人工智能“做任务”。随着大模型应用量增多、AI智能体出现,现在业界除了要建更多的算力基础设施外,也在通过算法优化来提升算力的使用效率。
稀宇极智开发者社区负责人 蔡佳人:有越来越多需求是来自越来越长的上下文文本长度,有越来越多的智能体需要从一开始整体的任务规划,到后面自己把一步一步任务做完,整体推理的相关需求就越来越多。我们做了一些算法优化能让算力成本下降。
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