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确实，随着人工智能技术的快速发展，大模型的性能不断提升，但随之而来的是更高的计算资源需求和能耗挑战。这不仅对技术发展提出了新的要求，也对环境和社会发展带来了影响。从技术创新的角度看，GPT-4 作为领先的大模型，其研发过程充满了不确定性和探索性，OpenAI 作为先行者在未知领域摸索前进，为后来的竞争者提供了宝贵的经验和启示。正如卓克老师所说，后来者虽然能基于前人的经验进行优化和改进，但先行者所展现的创新能力和领导力是不容忽视的。而随着模型规模的不断扩大，对 的需求和能耗也在急剧上升，这对任何企业甚至城市都是一个巨大的挑战。这不仅涉及到资金投入，还包括对能源、环境和基础设施的影响。如何在保证技术进步的同时，实现可持续发展，是我们必须认真考虑的问题。借用卓克老师的话说，下一代大语言模型训练对应的用电负荷，对世界上任何城市都是很沉重的负担。想训练出下一代 -5/6，不只是搞定软硬件和人才就可以的，还得想法搞定供电系统。它们不仅能够解决能源和计算资源的问题，还可能为未来的城市建设和能源管理提供新的思路。感谢卓克老师的精彩分享，受教！
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| 先行者 | 能源 |
| 能耗 | 能源 |
| 计算资源 | 先行者 |
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