结构性矛盾如同深埋于医疗体系肌体内的病灶,长期困扰着全球医疗健康产 业的发展。然而,危机往往也孕育着变革的契机。正是这些难以克服的结构性矛盾, 催生了...
2025-03-27 8 人工智能AI行业报告
多模态大模型是一种基于深度学习的机器学习模型,类似于人脑能够同时处理文本、声音、图像等不同类型的信息, 多模态模型能够处理和整合“图像+文本” 、 “视频+音频” 、 “语音+文字”等多种模态的数据和信息,利用不同模态之 间的互补和协同,来提高模型的全面感知和泛化能力,使其能够应对更多复杂的任务和场景,以实现更好的性能表现。 与传统的单模态模型相比,多模态对算力供给提出了更高的要求。急剧飙升的算法复杂度及工程难度、模型迭代下动 辄千亿规模的参数量和远高于单模态模型的大量图片、文本和视频数据集,不仅需要消耗大量计算资源,对算力的速 度、精度、性能等方面的要求也水涨船高。NV仍具备计算与生态护城河。我们认为,DeepSeek的成果使用低精度计算、模型侧发展MOE架构、使用PTX层,这些会带来预训 练算力使用效率的提升,但是这些技术仍与NV生态紧密联系,NV护城河仍在。 模型训练算力使用效率提升,NV高等级芯片或主要用于探索AGI。根据《De epSe ek-V3 Te chni c a l Report》,模型的训练过程仅 使用2048块H800,这表明使用A100、H800等相对低端的芯片可以实现类似OpenAI o1类似性能。这可能会影响英伟达2025年以后, B200 等最先进GPU的普及,Blackwell/Rubin 等最先进的 GPU 的用途,初期可能会被局限在探索下一代大模型(探索AGI)上。
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