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本文目录一览：

1、百度能养得起文心一言么?文心一言是否会给医疗广告引流
2、聊聊、聊天(Chat)型AI工具|20250509
3、国内AI还是大厂的天下
4、单个ai大模型训练耗电
5、算力基础知识(二)

百度能养得起文心一言么?文心一言是否会给医疗广告引流

百度目前依靠现有业务难以轻松养得起文心一言，且文心一言存在为医疗广告引流的可能性，但这种做法会面临用户信任风险，百度也正在探索其他盈利模式。百度养文心一言面临巨大成本挑战算力消耗成本高昂：生成式AI产品文心一言需要消耗巨大的算力。据数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF - days，GPT - 3训练单次成本就高达460万美元。

国内主流AI大模型百度文心一言：2025年4月更新至11版本，支持多模型融合调度、语音对话及界面优化，核心应用场景包括内容生成（如新闻、广告文案）、数据分析（金融、市场趋势预测）及智能客服（企业级对话系统）。

ChatGLM-6B私有化与文心一言在不同场景下各有优势，目前无法简单判定谁更胜一筹，需结合具体使用场景和需求综合评估。以下从多个场景进行对比分析：诗词创作在诗词创作场景中，两者表现可能因风格偏好而异。

中国已推出多个大模型，覆盖文本、图像、多模态等领域，并在工业、医疗、教育等场景加速应用。近年来，国内科技企业和科研机构在大模型研发上进展迅速，以下为代表性案例：通用大模型文心一言（百度）：侧重文本生成与搜索增强，支持文学创作、编程问答等场景。

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聊聊、聊天(Chat)型AI工具|20250509

1、聊天（Chat）型AI工具在2025年的发展核心围绕数据处理模式、技术迭代及行业应用展开，其本质是通过深度学习与机器学习重组现有数据，生成智能答案，但受限于算力与数据质量，未来将向多模态融合方向演进。

国内AI还是大厂的天下

综上所述，国内AI领域仍是大厂主导的局面。尽管存在差距，但国内大厂在算法、算力和数据等方面仍在不断努力追赶。同时，国家政策的支持和应用场景的拓展也为AI领域的发展提供了有力保障。对于普通人来说，应积极拥抱AI技术，提升自身能力，以适应这个充满不确定性的时代。

国外科技巨头更倾向于通过AI技术实现自动化和智能化，替代部分人力成本，提高业务效率。国内互联网大厂在AI技术的应用上更注重与现有业务的融合和创新，旨在通过AI技术提升业务价值，而非简单替代人力成本。综上所述，国内外互联网大厂在裁员、削减成本及AI变现方面的差异，是多种因素共同作用的结果。

本科AI方向起薪8K—12K，硕博毕业生普遍15K+，进大厂或头部AI公司可达30K+。

第二梯队：百度、快手、京东、小红书、滴滴。百度在AI、自动驾驶等前沿领域有所布局；快手是短视频行业的巨头之一；京东在电商和物流方面表现出色；小红书将社区与电商很好地结合；滴滴是出行领域的龙头企业。第三梯队：包括老牌大厂和垂类/新锐企业。老牌大厂有网易、爱奇艺、携程、苏宁、完美世界。

大厂AI产品流量和用户基础优势多家知名机构联合发布的AI产品榜6月榜单显示，国内AI产品流量TOP10中，除了位居第一的DeepSeek外，其余位置基本被互联网大厂占据，如360的纳米AI搜索、抖音的豆包、阿里的通义等。这表明大厂在AI产品的流量和用户基础方面具有明显优势，能够吸引更多的用户关注和使用。

与一些商业乱象不同，小布助手秉持“科技为人以善天下”的理念，将AI技术产品化，坚定走在技术服务用户的道路上。小布从纯粹的语音助手到多模态智能助手，从“被动到主动”、“无形到具身”的智能进化，彰显了团队技术务实的精神，展开了未来数字生活的蓝图，让大家对行业演变充满期待。

单个ai大模型训练耗电

1、单个AI大模型训练的耗电量因模型规模、训练时长及硬件配置不同存在显著差异，部分大型模型单次训练耗电量可达数千万度甚至数亿度电。典型模型耗电数据GPT-3模型：训练耗电总量约为1280兆瓦时（128万度电），相当于6400个中国普通家庭一个月的用电量。

2、AI耗电量大主要源于算力需求与硬件运行机制，以及行业扩张带来的供需矛盾。高性能芯片密集运算：AI模型训练需大量GPU参与，例如英伟达H100功耗达700瓦，单一大模型训练要数万个GPU昼夜运行数周，像GPT - 4训练动用5万颗芯片，且硬件功耗是传统CPU的5倍以上，这使得芯片运行消耗大量电能。

3、大模型的训练，对计算资源要求极高。完成一次训练，如GPT-4，需要约三个月，使用25000块英伟达A100 GPU。单块GPU功耗400瓦，每秒15万亿次单精度浮点数运算。一次训练用去4亿度电，相当于加热200万立方米冰水至沸腾。全球GPU算力集群电力消耗持续增长，2023年占比0.1%，预计2030年占比2%。

4、模型训练：在AI模型的训练阶段，由于需要处理大量的数据和复杂的参数，算力消耗非常大。以GPT-3大模型为例，其训练过程中的耗电总量高达1280兆千瓦时，即128万度电，这一电量相当于6400个中国普通家庭一个月的用电量。这充分说明了AI模型训练在电能消耗方面的巨大需求。

5、这样的训练过程耗电量惊人，据统计，GPT-4一次训练的耗电量约为4亿度电。同样，GPT-3一次训练的耗电量也达到了1287兆瓦时，这个电量大概相当于3000辆特斯拉电动汽车共同开跑、每辆车跑20万英里所耗电量的总和。

6、大量训练需求：AI大模型需要进行大量的训练，以优化其性能和准确性。这意味着需要更强的算力中心和与之匹配的散热能力。训练过程中的电力消耗和水资源消耗都非常巨大。数据中心冷却需求：很多数据中心全年无休，发热量巨大。大规模的电耗和水耗主要来自于冷却需求。