通用人工智能时代，大模型深入产业的关键：算力、算法、数据

咱们先说说算力这事儿。沈教授跟我们说，2012年开始，用于大模型的算力飙升得飞快！最初是以六七倍的速度，近几年虽然慢下来点儿，但每年也能翻个四倍左右。这不只是数字上的增长，更意味着人工智能技术越来越牛逼。现在，由于大模型的参数多到数不清，算力需求已经不再是直线上升，而是保持稳定了。简单地说，如果没那么多算力，大模型的训练可就难办咯。

沈老师有一句很有趣的话："卡上了加感情，卡下了减伤痛"。他说的"卡"，其实是咱们常说的GPU，也就是显卡。你们知道AI时代的GPU吗？它能让大模型训练速度更快！沈老师还打趣地说，"如果公司连一万块显卡都没有，那就别吹牛说在搞大模型啦"。虽然这话听着有点儿刺耳，但也说明了算力对大模型的关键作用。没强大的算力，大模型可就玩不转了。

算法：大模型的灵魂

来聊聊算法，它就像是大模型的脑子，帮着处理各种数据，做决策。沈向洋说，随着大模型变得更强大，算法也得跟上节奏。想想看，从前的线性模型，再到今天的深度学习模型，算法的进步快到吓人，这不正是AI不断壮大的最好见证吗？在这样的过程里，算法不仅要能应对海量数据，还得在复杂环境下做出精准判断。

沈向阳直言不讳地说，得承认那些算法的确是日渐强大了。就拿那GPT系列来说，GPT-3升至GPT-4后，处理的数据量直接翻了好几倍！以前GPT-3只能处理2个T的数据，现在GPT-4都能搞定12个T了。更牛的是，它还在疯狂地吃数据，现在已经快吃到20T了！这都是因为算法在不断升级。

数据：大模型的食物

接下来咱们来聊点儿实用的。数据这东西，可不能忽视。如同给巨人吃饭那样重要！沈向洋教授说过，我们网络上历经四十年的信息积累，都是为了迎合AI新时代的到来。这些不只是简单的字面意思，还有各种形式的声画影像。当大模型越来越强大时，它需要的数据自然也就越多咯。

沈向洋提到个好玩的事情，未来那种大型模型竟然不光能看懂字面意思，还能「听」声音看图片！这样一来，大模型的效率和水平可是要翻倍，更接近咱们人的感觉了。

大模型的分类

沈大哥给大家讲了大模型分类，像工业大模型，行业大模型，企业大模型啥的，以及个人大模型等等。他说，每种大模型各有所长。比如行业大模型，有超级强大的数据处理能力，可以达到千亿参数、千亿卡！但企业大模型就轻松多了，只需要100张卡、百亿参数就能搞定。这样一来，我们就知道该如何选择和使用大模型了，也能根据公司或个人的需求，找到最合适的解决办法。

沈教授说以后肯定是大型个人化模式，就像是联想那些大厂家或者微软弄出来的AI电脑，或者苹果那种，结合点个性数据还有云跟终端的技术，让咱们这些普通百姓享受到更好的服务。这种按照你自己喜好来的感觉既能提升你对产品的满意度，还能让AI更准确地了解你想要什么。