金十データ5月23日の報告によると、第四回BEYOND国際科技創新博覧会で、壁仞科技の創設者である張文氏は、AIの大規模モデルについての自身の考えを共有しました。張文氏は、AIの大規模モデルのコスト削減は、チップ、システム、クラスター能力の3つの側面から行われると述べています。チップの側面では、以前はAIの大規模モデルを訓練するのに数ヶ月かかることもありましたが、現在はチップの計算能力の向上や帯域幅の増加により、数週間に短縮することも可能になりました。システムの側面では、将来的にCPU、GPU、DPUのアーキテクチャを統合することで、システムのクラスター能力を向上させることができるかもしれません。現在、クラスターはますます優れており、計算能力の効率も大幅に向上しています。