首當其沖的顯著變化就是自動化方面，它讓世界在思想上對未來有了一個全新的認識。早些時候（2022年之前），當被問及未來的自動化時，人們會認為藍領(lǐng)工作會成為第一個影響者，因為這些工作對技能的要求較低，而且具有很高的重復性。
在《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動規(guī)劃》等政策指引下，以及由ChatGPT引發(fā)的人工智能產(chǎn)業(yè)爆發(fā)帶動下，算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進入了高質(zhì)、高速發(fā)展的新階段。IDCC2023邀請院士、專家、產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖，圍繞算力產(chǎn)業(yè)變遷、未來算力場景等行業(yè)熱點話題進行了深入探討。
ChatGPT之后，大模型已成席卷從人工智能到泛科創(chuàng)行業(yè)的公認爆點，國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)科技廠商也在2020年至今的三年期間，相繼推出自有大模型。
ChatGPT并不是這個法案想法的提供者，而僅是用作撰寫細則的AI工具。Ramiro Rosário使用了一個49個字的提示，指示OpenAI生成完整的提案草案，還包括了發(fā)起此草案的理由。
隨著ChatGPT橫空出世，大模型概念在今年上半年徹底爆火，成為了科技產(chǎn)業(yè)的熱門詞匯。據(jù)了解，我國研發(fā)的10億參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布近80個，位居全球第二。然而，在AI技術(shù)的飛速發(fā)展之下，在今年下半年，國內(nèi)大模型開始逐漸褪去泡沫走向產(chǎn)業(yè)。
當今我們正處于一個算力需求極速增長的時代，無論是ChatGPT的火爆，還是各種高性能計算（HPC）的興起，背后都是無盡的算力需求。很明顯，單片SoC在處理、內(nèi)存、帶寬各方面都或多或少面臨著不同程度的挑戰(zhàn)，已經(jīng)不能滿足這些強勁的需求。那么，誰能成為高性能計算的助推器呢？
