“至于第三代模型应该需要2000亿个参数支持，第三代的目标是更大、更强大、更先进，在多个自然语言处理任务上达到惊人的表现。”
“对于AI大模型的升级，需要强大的底层能力的支持才能玩得转，要通过大算力、大规模训练数据突破AI的瓶颈，运营成本也是非常庞大，现在一个月的运营成本就超过了3亿元人民币的规模。”
闻言，方鸿言简意赅道：“钱不是问题，不够我管够。”
陈宇笑道：“真不够我会找你要。”
其底层能力包括算力资源、数据存储、电力供应、网络带宽等。
这些都是很烧钱的东西。
&的训练需要使用大规模的算力资源，包括等，云计算可以为其提供强大、弹性扩张的计算资源。
云计算底层的数据中心可以提供高性能的计算机和硬件设备，并且可以进行优化，提高算力资源的利用率，从而加速AI的训练和生成速度，同时也可以提供强大的并行计算能力，多个计算任务同时分配在不同的计算节点中进行计算，提高训练效率和速度。
除此之外，训练AI需要对网络也有要求，一个是链路负载均衡要做到完美，另一个便是网络出现故障时能快速恢复。
因为“木桶效应”，只要有一条链路出现负载不均导致网络堵塞，成为了木桶的短板，那么即便其它两路畅通无阻，集合通信时间依然会大幅增加，从而影响训练效率。
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