反馈
道衍乾坤
粉丝
被赞
被加油
deepseek发酵,,大利好端测Ai,算力成本降低,更加刺激AI端测爆发 ,002861赢通通讯
Deep成本下降意味着ai运用端成本也大降低,当然利好ai运用了,ai智能体就是ai运用运用重要一环,其他机器人,ai眼镜等是ai运用硬件端,ai运用爆发也是要算力的,不会对算力需求利空,如果运用端发
再深入思考一下,以前训练大模型成本太高,导致运用端成本也高,运用端推广并不能快速普及,这下成本一降,如果快速普及的话,对算力需求可能更多,但这个算力可能是中档芯片就能搞定了,以后可能利好国内和英伟达中
为什么是端侧,可以分享一下逻辑吗
@道衍乾坤 这人有毒 到处复制这句话 反而要远离这个票
amd都把模型跟芯片结合起来了,以前的那套东西统统推翻
有人用1+2+3+4+……+100算,有人发现还可以(1+100)*50也可以算,你却说以后可以口算
什么意思啊
智能体等AI应用侧不断落地推动算力需求继续高速增长,在没有新算法突破的时候,堆算力依然是唯一可行的方法,dp只是用了巧力,对于更高阶复杂算法,比如智能驾驶机器人等方,算力需求依然是暴涨的
希望是真的,别到最后趴趴打脸
创作者筛选
deepseek发酵,,大利好端测Ai,算力成本降低,更加刺激AI端测爆发 ,002861赢通通讯
deepseek发酵,,大利好端测Ai,算力成本降低,更加刺激AI端测爆发 盯紧龙头 002861 赢通通讯
Deep成本下降意味着ai运用端成本也大降低,当然利好ai运用了,ai智能体就是ai运用运用重要一环,其他机器人,ai眼镜等是ai运用硬件端,ai运用爆发也是要算力的,不会对算力需求利空,如果运用端发
[展开]再深入思考一下,以前训练大模型成本太高,导致运用端成本也高,运用端推广并不能快速普及,这下成本一降,如果快速普及的话,对算力需求可能更多,但这个算力可能是中档芯片就能搞定了,以后可能利好国内和英伟达中
[展开]为什么是端侧,可以分享一下逻辑吗
@道衍乾坤 这人有毒 到处复制这句话 反而要远离这个票
amd都把模型跟芯片结合起来了,以前的那套东西统统推翻
有人用1+2+3+4+……+100算,有人发现还可以(1+100)*50也可以算,你却说以后可以口算
什么意思啊
智能体等AI应用侧不断落地推动算力需求继续高速增长,在没有新算法突破的时候,堆算力依然是唯一可行的方法,dp只是用了巧力,对于更高阶复杂算法,比如智能驾驶机器人等方,算力需求依然是暴涨的
希望是真的,别到最后趴趴打脸
@道衍乾坤 这人有毒 到处复制这句话 反而要远离这个票
再深入思考一下,以前训练大模型成本太高,导致运用端成本也高,运用端推广并不能快速普及,这下成本一降,如果快速普及的话,对算力需求可能更多,但这个算力可能是中档芯片就能搞定了,以后可能利好国内和英伟达中
[展开]