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12月15日，艾伦人工智能研究所科学家Tim Dettmers警告称，当前计算处理器技术已接近物理极限，这将成为实现通用人工智能（AGI）的主要障碍。他指出，现有硬件扩展空间仅剩一到两年，GPU性能自2018年起已趋于瓶颈，后续优化效果有限。尽管如此，通过硬件整合创新仍可延长效能，如NVIDIA最新GB200 NVL72系统将加速器数量从8个增至72个，推理性能提升约30倍。Dettmers强调，AGI的实现需依赖实际运算能力，而非仅停留在哲学讨论层面。
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