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。

      “我们公司也意识到了转型的重要性，也知道需要做到‘in China for China’，用更多本地化的研发和生产来响应中国的市场的变革，但这几年公司业绩一直承压，转型又需要不少的资金投入，这种剪刀差让公司很难受。”某欧洲知名Tier 1供应商的人力总监张杰克告诉记者，“过去几年很多年资短的同事已经被裁了，原因很简单，不是工作能力不行，而是裁他们公司负担成本更少；一些年资很长的管理层也被裁了，因为测算下来，裁员的赔偿要比养到退休更划算。”华体会苹果

      民政部表示，要完善老龄工作顶层设计，健全老龄工作体制机制，协调落实积极应对人口老龄化的重点任务，推进老年友好型城市和社区建设，持续营造敬老孝亲社会氛围。同时，要大力发展普惠型养老服务，加快推进养老服务立法，推进基本养老服务体系建设，抓好示范性社区居家养老服务网络建设，积极发展老年助餐服务，健全农村养老服务体系，加强养老护理员队伍建设，启动实施养老机构安全生产治本攻坚三年行动计划，提升养老服务质量。华体会苹果

      “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。华体会苹果（撰稿：夏灵亮）