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虽然大模型发展如火如荼,但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示,大模型对数据供给要求极高。比如,训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测,到2026年之前,机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示,最早在2024年,人类就可能会陷入训练数据荒,届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。

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“过去传统的Tier 1出售的是零部件总成,这其中包括了硬件和软件,此外他们还掌握了其中很多Knowhow,整车厂采购的是成套的解决方案,在设计、设配中可能还需要得到大供应商的帮助;如今在很多零部件的合作中,软件可能会是合作开发也可能是完全自研,整车厂需要的可能仅仅是一个硬件,而单纯硬件的价值无法和软硬兼顾的解决方案相媲美。”国内某车企的采购工程师告诉记者,随着车企自研程度的深度,Tier 1供应商的部分业务可能会转变为单纯提供硬件,利润率会很低。

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