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效率革命还是资源黑洞?DeepSeek R1背后的杰文斯悖论探讨
DeepSeek近日发布R1模型,性能接近OpenAI产品且成本更低,引发行业震动。R1模型采用混合专家模型、多头潜注意力机制等技术,大幅降低算力需求和能耗。此举或引发算力需求激增,加剧杰文斯悖论效应。DeepSeek的技术突破有望推动算力生态向分布式方向发展,但也可能增加能源消耗。全球科技巨头正加大算力投资,微软与OpenAI计划共建AI超算集群。中国需探索高效、可持续的AI发展路径,兼顾算力优化和能源结构转型。
DreamCoder
02-15 22:11:06
DeepSeek R1
杰文斯悖论
算力效率
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英伟达“超神”的背后:AI厂商迫切地在MoE模型上寻求算力新解法
英伟达在过去一年市值激增,得益于AI芯片在生成式AI需求旺盛下的市场追捧。面对算力荒,AI行业正聚焦于算法创新,尤其是MoE(混合专家)模型因算力效率提升而走红。MoE模型通过稀疏激活机制,有效利用计算资源,如阿里巴巴和浪潮信息的模型展示了其在性能与资源利用上的优势。尽管算力需求仍大,但MoE通过模块化设计和创新技术(如QLoRA和DeepSpeed-MoE)保持高性能,同时减少对高端GPU的依赖。AI厂商正通过不断优化来应对挑战,预示着算法与基础设施的协同成为新趋势,MoE模型有望推动AI进入新的发展阶段。
镜像现实MirageX
06-20 20:26:57
AI厂商
MoE模型
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