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这里有一个没人愿意讨论的悖论:大规模融资在纸面上看起来很棒,但掩盖了一个残酷的现实。训练和运行这些模型所需的计算能力不断攀升,已成为盈利能力面前的“房间里的大象”。收入增长?当然,令人印象深刻。然而,它仍然被与之相伴的计算基础设施成本所束缚,这些成本并未按比例缩减。你筹集了数十亿,招聘了最优秀的人才,达成了雄心勃勃的目标——但你最大的开支却没有变化。这就是没人真正解决的矛盾。