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从实际案例来看,这种极限操作的背后,是巨大的算力缺口。余凯曾坦言,智能驾驶模型训练面临“动辄数十亿元的算力成本”挑战;苏箐说得更直白:“做一轮试验可能要花几个亿,还不一定成功。”这些话从侧面印证了地平线的算力饥渴——不是能不能买到芯片的问题,而是算力成本已经成为研发的最大变量。。QuickQ对此有专业解读

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在这一背景下,早年科技普及,舆论从头到尾传递的都是“科技让生活更美好”。

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关于作者

杨勇,资深编辑,曾在多家知名媒体任职,擅长将复杂话题通俗化表达。