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| 智能算力将成为AI发展的关键支撑与引擎AI推动算力需求超线性发展，智能算力需求井喷。 根据EPOCH AI 数据，全球人工智能经历从传统模型进入深度学习阶段，模型所需算力规模年增长1.5倍突破至4.1倍/年，算力规模实现7个数量级的增长（2010-至今）[1]，其主要在于：大参数模型、高质量数据集和大算力（智算）成为AI大模型发展的关键要素，Scaling 法则带动大模型不断突破新的瓶颈。 Transformer 架构成为人工智能的事实标准，模型架构趋于稳定，数据规模、质量双提升，GPU单卡性能、集群有效算力的持续迭代升级，为大模型的性能、规模爆发奠定了基础，加剧模型训练算力需求指数级增长，目前全球千亿级参数模型所需算力至少为10^23数量级，所需算力至少为万卡级规模以上（参考A100），持续训练周期为周级时长。
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