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本文目录一览：

• 1、AI大模型背后的‘烧钱’真相:算力成本惊人!
• 2、MiniMax超十亿估值,撑得到多少用户体量?
• 3、马斯克的反击:紧急抢购1万张GPU,入局AIGC大战
• 4、ansys有限元分析
• 5、陈根:人工智能,为什么需要量子计算?

AI大模型背后的‘烧钱’真相:算力成本惊人!

1、AI大模型背后算力成本惊人，是AI企业发展的重大挑战，也带来能源消耗与环境问题，绿色计算是未来趋势。具体内容如下：算力是AI大模型的基础，成本高昂 AI大模型拥有数十亿乃至上万亿个参数，其运行依赖海量数据处理和复杂计算，算力资源如同“粮草”，是模型生存发展的基础。

2、大模型成本高需从多方面找自身原因，包括算力、基础设施、数据、运维、人才等方面，以下是具体分析：算力贵的原因争先恐后训练大模型导致“算力慌”“一卡难求”，算力价格水涨船高。“特供版”GPU价格贵且性能缩水，部分企业盲目囤卡。

3、AI大模型发展带来的算力挑战算力需求激增：过去10年AI算法对算力的需求提升40万倍，大模型单次训练成本高达1200万美元。例如，GPT-4训练需1万至5万张A100 GPU，导致英伟达H100计算卡供不应求。主流芯片的局限性：算力规模与密度不足：传统芯片堆砌无法满足大模型对算力密度和集成度的需求。

4、AI既存在烧钱阶段，也有已经赚钱或具备盈利能力的领域，具体取决于发展阶段、应用场景及企业策略。 烧钱阶段： - 技术研发成本高：AI模型训练需要大量算力（如GPU集群）、数据标注和算法优化，初期投入可能达数亿美元。例如，OpenAI训练GPT-4的成本预估超1亿美元。

MiniMax超十亿估值,撑得到多少用户体量?

1、若MiniMax有五百万用户，每日每人都互动一次，产生的云服务成本就需1万美元。超十亿美元估值，按此成本计算，若资金全部用于支付云服务成本，在每日五百万用户互动情况下，可支撑约27397天（1000000000÷（10000×365）≈27397），约75年。

2、MiniMax：2024年3月，阿里领投MiniMax，投资额高达6亿美元，估值或超过25亿美元，至此共完成4轮融资，投资方包括云启资本、高瓴创投等。零一万物：2024年8月完成A轮融资，金额达数亿美元，参与方包括某国际战投、东南亚财团等多家机构，由李开复创立，天使轮由阿里云领投。

马斯克的反击:紧急抢购1万张GPU,入局AIGC大战

1、马斯克确实紧急抢购了约1万张GPU，并从DeepMind招募AI人才，正式入局AIGC领域，启动了Twitter内部的大型语言模型（LLM）项目。 以下是对此事件的详细分析：马斯克的行动背景与目的行动背景：尽管马斯克曾公开呼吁暂停先进AI技术的研发，但他本人却在Twitter内部启动了一个重大的人工智能项目。

2、特斯拉CEO马斯克在2023 WAIC上称，中国一旦下定决心要做一件事情，就一定能做好，各个产业都是这样，包括AI，他相信中国会有很强的AI能力。其他重要动态 英伟达考虑外包AI GPU订单：由于台积电产能供应日益紧张，英伟达正在考虑将部分AI GPU订单外包给三星电子进行制造。

3、马斯克成立xAI公司，核心团队中华人占比1/3，目标为探索宇宙本质。以下是关键信息梳理：公司背景与核心目标成立时间与方式：2023年3月9日，马斯克在美国内华达州注册成立xAI公司，7月12日通过推特高调官宣。

ansys有限元分析

Ansys软件在有限元分析中的应用涵盖前处理、求解器、后处理全流程，具体包括以下方面：前处理模块的应用经典Ansys（Mechanical APDL）功能：作为前处理核心模块，支持复杂命令流操作，适用于非线性计算及三维模型曲面要求不高的场景（如土木工程）。

ABAQUS、ANSYS、COMSOL在有限元分析领域的区别主要体现在以下方面：ABAQUS： 优势领域：擅长处理复杂非线性问题，如大变形、接触问题、材料非线性和几何非线性。

探针选项主要用于给出指定位置（节点、几何点、线、面）上的计算结果，以及约束位置的反力和反力矩，以及运动副、弹簧、轴承、梁和螺栓预紧地方的平衡结果。通过探针选项，用户可以方便地获取模型在特定位置上的详细计算结果。

陈根:人工智能,为什么需要量子计算?

1、可持续发展和能耗限制：数据中心的用电量占全球电力消耗的5%至2%，预计到2030年将上升到4%。人工智能不仅耗电，还费水，例如谷歌2022年消耗了56亿加仑水，其中52亿加仑用于数据中心。通过增加数据中心数量来解决算力不足问题不现实，因此需要寻找新的算力提升途径。

2、文/陈根 量子位（qubits）是量子计算机的基本单元，由单个离子(带电原子)实现， 在特殊的半导体电路、超导体或其他系统中，对外部干扰或噪音十分敏感。 另外，用于构建量子计算机的量子位越多，它就越脆弱，越容易出错。这种对外部干扰或噪声的脆弱性往往会消除量子计算机具有的潜在能力。

3、人工智能向前发展必须在算力方面有所突破，当前经典计算受物理限制难获突破，量子计算是大幅提高算力的突破口。包括OpenAI、英伟达在内，谁能在量子计算领域夺得领先地位，将在未来的AI商业化中占据重要地位。