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大模型获得突破以来,无论是产业巨头还是学术界,都在为获取足够的算力资源而苦苦挣扎。去年9月,甲骨文董事长埃里森和特斯拉CEO马斯克在硅谷一家豪华餐厅中向黄仁勋“乞求”GPU的场景还历历在目。近日,人工智能领域知名学者、斯坦福大学教授李飞飞再次表达担忧:高校的AI研究已经被高昂的GPU成本所拖累,逐渐被产业界甩在身后。
怎么抓?家庭、学校、司法机关等都不能缺席这场治理。此外,还需要针对具体情况调查社会力量。今年全国两会,有全国人大代表就建议,要完善校园欺凌防控工作机制,构建中小学校园暴力与欺凌防治工作联动机制,建立中小学生欺凌和暴力事件及时报告制度,建立和健全相关岗位教职工防治学生欺凌的职责。还有全国政协委员认为,要亟需打通政策落地“最后一公里”,切实从预防角度防止学生欺凌事件发生。
Meta可以为模型训练采购高达35万个GPU,而斯坦福大学的自然语言处理小组,却总共只有68个GPU――这种“万”与“个”的悬殊对比,揭示了算力鸿沟的残酷现实。为此,李飞飞提出建立“国家级算力与数据集仓库”的计划,并称其重要性堪比“登月投资”。
供应链则是一些初入市场的企业面临的挑战。上海中车艾森迪海洋装备有限公司的深海可燃冰探采机器人已实现了初步的产业化,其副总经理张定华指出,由于深海探采机器人生产要求高但体量有限,难以在短期的经济回报上吸引供应链,如何吸引各行各业为深海作业方向服务,提高全社会对未来深海经济的认知和热情,是当前痛点。