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在芯片算力快速提升、日趨龐大的數據量共同支撐下，AI算法迭代升級加速。AI的發展經歷了很長時間的積累，其能不斷跨越科學與 應用之間的鴻溝主要得益于技術突破、行業落地、產業協作等多方面的推動，而技術突破是其中最為關鍵的要素。從起步階段發展到 當下深度學習階段，算法、數據和算力構成了AI三大基本要素，并共同推動AI向更高層次的感知和認知發展。算法方面，目前深度學習仍然是AI技術發展的主導路線，但是早期所使用的有監督學習方式由于受限于對大量標注數據依賴與理解能力缺乏，而且模型通用 性較差，正逐步被新的技術所取代，在芯片算力的快速提升、日益龐大的數據量這兩者的支撐下，新算法正處于加速迭代升級過程中。
云端計算進入高性能計算時代，大模型訓練仍以GPU為主。雖然AI芯片目前看有GPU、ASIC、CPU、FPGA等幾大類，但是基于幾點原因， 我們判斷GPU仍將是訓練模型的主流硬件：1、Transformer架構是最近幾年的主流，該架構最大的特點之一就是能夠利用分布式GPU進 行并行訓練，提升模型訓練效率；2、ASIC的算力與功耗雖然看似有優勢，但考慮到AI算法還是處于一個不斷發展演進的過程，用專用芯片部署會面臨著未來算法更迭導致芯片不適配的巨大風險；3、英偉達強大的芯片支撐、生態、算法開源支持。
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