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个人认为英伟达的GPU未必是算力最优解，但在当前阶段是效费比最优解，而天下事怕就怕成本二字。 GPU X86架构能成为桌面主流，ARM能成为移动端主流是因为它们是算力最优解吗？ 电动车能成为新能源主流，难道是因为电动车是新能源最优解吗？ 以英伟达GPU为人工智能的算力支撑，除了英伟达的高性能GPU本身在算力方面的优势外，还有一个很重要的原因在于英伟达GPU是目前唯一可以持续稳定廉价且足量供应的优质算力工具，你别看A100显卡动不动大几万，H100动不动几十万，但这已经是目前最廉价的优质算力解决方案了，比它能算的方案比它贵出一大截，比它便宜的方案远远没它能算，说白了英伟达GPU的效费比是最好的，你其实根本就没得选。 之所以英伟达GPU会成为人工智能最具效费比的算力工具，这和人工智能最初的诞生环境有关。 人工智能 目前人工智能训练的基础大纲是反向传播算法，基于这套算法的梯度优化是人工智能训练的主流技术路径，反向传播算法之父辛顿在最初设计这套算法的时候，就是用英伟达的游戏显卡作为算力工具的，这导致这套算法和英伟达GPU具有天然的适配性，相当于是娘胎里带出来的优势，就像你问中国人为什么说中国话说的那么好，我怎么知道，从小在那么个环境里长大，说着说着自然就说的好了。 这种高适配性带来的优势就是高效费比，可以近似的理解为早年的主机游戏通过手工调整代码让游戏程序更适配于主机硬件，这让主机游戏可以在硬件参数逊于同时代PC的情况下，通过更好的适配性，让游戏的画面表现打平乃至超越同时代的PC。 这个道理其实国内也有人懂，当年百度和谷歌竞逐招募辛顿时，除了开出的价码比谷歌高外，还承诺在辛顿采购硬件上给予大量照顾，特别是辛顿孜孜以求的显卡。 另一方面英伟达在人工智能领域布局多年，其硬件的设计方案在数年前就针对人工智能的使用场景进行了针对性优化，连带着整个产业设计思路也越来越“亲人工智能化”，就连游

AI大模型改变世界毋庸置疑，人工智能已成为引领全球创新潮流的重要力量。 5月26日，李彦宏在2023中关村论坛发表了题为《大模型改变世界》的演讲，强调了大模型在人工智能领域的重要性，引起了行业内部的一片轰动。 接下来，我们将从为什么大模型技术能够引领新的产业浪潮、百度的技术优势等方面发表我的想法。 1、 为什么说大模型技术能改变世界 李彦宏认为，大模型引领了新的产业浪潮，并有望推动整个人工智能领域的革新。大模型确实具有较高的计算能力和生成能力，可以在广泛的领域内提供强大的解决方案，实现前所未有的效率和智能化水平。 我们来看看AI大模型技术的发展历程。从最初的Google的BERT模型到如今的ChatGPT，语言模型在短短几年时间里已经经历了多次飞跃。 这些模型的训练数据量越来越大，模型的能力也越来越强大。甚至可以自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域，还可以应用于智能客服、智能家居、自动驾驶等领域。大模型还重新定义了人机交互方式，并有望成为未来人机交互的基础。 前几天和一个行业大佬还讨论过这个话题。大佬表示可以多留意三大产业机会：首先是应用层，大模型催生了AI原生应用，每一个行业都应该有属于自己的大模型；其次是模型层，未来的应用都将基于大模型来开发；最后是基础设施层，大模型将改变云计算的游戏规则。 作为一个自媒体创业者，我也是吃到了AI大模型的福利。之前我需要花一天写的稿子，我现在利用AI大模型2个小时轻松搞定。 撰稿人最怕没有灵感思路，于是我尝试用ChatGPT写文章选题，给了我很多创作灵感，让我的写作如鱼得水。我利用数据模型曾3个小时赚到了一千块，这是我之前想都不敢想的。 另外，AI大模型的诞生，也让较为简单机械的工作被取代。我之前帮某机构写宣传稿，后期被告知我的工作由AI取代。AI更像是一个“免费的百事通”。当然，我们需要与机器共生，学会利用它增加我们的效益，而不是二

$联想集团(00992)$ 联想集团的科技实力，普通人一般情况下只是感知不到，所以会导致市场上的认识偏差，联想的真技术、硬实力，可以通过关注超算、液冷这些方面的资金人力物力的投入获取，建议研究下联想财报。