人工智能大模型算力估计 ■ 1, 数据量 ( D ) >15* 模型参数量 ( N ) ■ 万亿模型 (N )=1000*109=1012 ■ 数据量 (D )>15*1012 =1.5*1013 ■ 2, 计算次数 C≈ 6* N * D ■ 万亿模型计算次数 C≈ 6* N * D 1 ≈ .5*1025 OpenAI."Scaling "Scaling Laws for Neural Language Models",2020 ■ 万亿大模型预训练系统成本估计 ■ 条件：计算量 C≈ 6 * N * D ≈1.5*1 025 ■ 最低时间、成本估计 ■ 单 H800(25 万 ):1.5*1010 秒 (174000 天 ) ■ 1000 张 H800(2.5 亿 ):1 .5*107 秒 (174 天 ) 算力

年将实现三大突破： ①量子智能融合 ⚫ 量子退火算法：解决传统计算机无法处理的组合优化问题（如全球物流路径规 划） ⚫ 超导量子比特：训练速度提升 1000 倍，模型参数突破百万亿级 应用场景： ⚫ 1 小时优化全国高铁时刻表，减少 30%能源消耗 ⚫ 破解蛋白质折叠难题，加速癌症药物研发 ②多模态深度对齐 ⚫ 跨模态理解：通过神经符号系统实现图文音统一编码（如从建筑设计图生成施工 区块链+AI：建立去中心化训练网络，数据贡献者可获得智能代币 ⚫ 联邦学习突破：医院间共享医疗模型但不泄露患者隐私 案例实证： 10 万部手机联合训练出地震预警模型，准确率超专业设备 2.产业融合：重塑万亿级市场格局 DeepSeek 将成为“产业操作系统”，催生三大新兴经济形态： ①智能原生经济 生产范式：从“设计-制造-销售”转为“需求直连制造” 典型案例： ⚫ 用户描述理想沙发→AI

+TB 级带宽，数据读取效率提升 50% 大规模组网 • 超大组网规模： 2 层 1:1 无收敛的 AI 网络架构， 最 大支持 128K 集群规模组网，千卡到万卡平滑 演进 千亿稠密 / 万亿稀疏 多模态 更大数据量存储和读写 ( 模型参数、 CheckPoint

，模型参数规模达到了 1750 亿。 2023 年 3 月发布的 GPT-4 的参数规模是 GPT-3 的 10 倍以上 ，达到 1.8 万 亿， 2021 年 11 月阿里推出的 M6 模型的参数量达 10 万亿。 3.1 大模型的概 念 训练数据量大 计算资源需求高 参数数量庞大 大模型的设计和训练旨在提供更强大、 更准确的模型性能 ， 以应对更复杂、 更庞大的数据集或任务。 大模型通常能够学习 到