人工智能技术发展至今,正面临前所未有的算力瓶颈。根据某国际权威实验室2023年的研究报告显示,当前主流AI模型的训练能耗已相当于3000个家庭一年的用电量,而模型推理延迟仍难以满足实时决策场景需求。这种困境不仅制约着技术突破,更可能引发行业发展的系统性风险。本文将从算法架构、计算范式、硬件协同三个维
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人工智能技术发展至今,正面临前所未有的算力瓶颈。根据某国际权威实验室2023年的研究报告显示,当前主流AI模型的训练能耗已相当于3000个家庭一年的用电量,而模型推理延迟仍难以满足实时决策场景需求。这种困境不仅制约着技术突破,更可能引发行业发展的系统性风险。本文将从算法架构、计算范式、硬件协同三个维