AI驱动下企业算力瓶颈全面显现
近期虎嗅刊发行业最新观点提到，AI时代企业数字化转型持续深入，原有业务系统、数据流程在AI多维度深度校验下，暴露出明显的算力承载不足问题，所有传统系统都无法支撑无限深度的内容审查、数据核验需求。不少企业尝试对现有系统的全量数据开展AI审查核验，单轮全量审查的推理算力需求，较常规业务提升8到12倍，部分中大型企业单月审查推理算力消耗甚至超过此前全年的AI算力总量。此前企业部署的AI应用大多停留在轻量化场景，仅对小批量数据做抽样审查，算力需求仅为单点需求，并未要求全流程全量算力支撑。随着大模型落地逐步深入，企
人工智能，泡沫将破？
这场科技股崩盘的导火索源自美股巨头Meta。据彭博社消息，Meta正筹备一项全新业务，打算将闲置算力转售给外部客户，从而创造额外收益。各大模型企业为提升自家AI的智能水平，正不计成本地扩建数据中心，核心目标正是扩充算力储备。然而Meta如今打算对外出租算力，这向市场传递了一个危险信号——算力需求或许已触及天花板，甚至迎来转折。若果真如此，未来企业便无需持续巨额投入堆砌算力，GPU、CPO、PCB等硬件的采购需求也将大幅萎缩...