我们的算法曾经在国际主流算力上一个月就把验证做完了，可迁移到国产算力上，花了三个月才到60%，花了半年才到80%。时间就是钱，算力成本并没有降低，还拖慢了研发节奏。
接受媒体采访
全球总支出达19.2万亿元、全球活跃用户规模达24.2亿、辅助设计个性化癌症疫苗、赋能数学研究突破……AI正在掀起人类史上颇具颠覆性的技术革命。但是，算力自主可控的背后到底要付出多少代价？如何破解太贵和泄密这两道难题？ 在国内AI大模型这场激烈的竞争中，科大讯飞看似是个异类。在时间就是金钱的AI时代，科大讯飞早在2023年便毅然将模型训练从国际主流算力平台迁移至国产算力体系，为此付出了实打实的时间 ...
news.qq.com“刘庆峰认为，未来大模型的安全性和性价比问题，一定要通过“端云一体”化来解决：可能60%的应用在手机、电脑端侧独立完成，数据不出域、Token花费少；30%的应用采用端云协同，复杂场景任务由云端模型分解指导；只有10%的应用在云端独立处理。”
“讯飞星火X2.6采用全国产算力训练，但国产算力距英伟达仍有差距，刘庆峰判断为“将近两代”，差距主要集中在显存和带宽；百万级上下文的代码与智能体任务此前状态被概括为“装不下、训不动”。”
““这事很难，因为端侧模型现在要解决的问题很多都是复杂智能体的长期任务；好处是不用担心任何数据隐私问题，同时不花一分钱token成本。我觉得这真正符合中国用户现状，将来可能成为在全球实现突破的模型。””
“英特尔首席执行官陈立武周四表示，他“感到失望”，因为公司“未能满足强劲需求”，并提到“短期挑战”，包括供应短缺以及由此导致的“PC需求疲软”。”
“行业仍在应对历史上最严重的供应短缺之一，其驱动因素是对超级智能前所未有的需求。”
“Nova Lake 是我们首款采用 Intel 18A-P 的客户端产品，目前进度超前，预计发布时的设计中标数量将是 Panther Lake 的两倍。”