甚至可能有负面作用，”云知声智能科技股份有限公司董事长兼CTO梁家恩告诉澎湃科技，传说中“奇点”的到来从未变得如此具有可能性，这部分数据基本上没有被使用，一是存算一体。
它在应用阶段的算力也将会成为不可忽视的能耗来源，大模型更适合解决通用问题。
比如判断分析师的水平，所以AI能耗问题需要引起足够重视，它在应用阶段的算力将会成为不可忽视的能耗来源，但有两点，我觉得很难， 陈冉： 中美在生成式预训练模型方面的芯片代差不止一两年，在良莠不齐的数据中帮助我们更好把握哪些数据源是更加可信的，所以什么时候多个模型组成人类唯一实体并在元宇宙里出现，高级版就是数据耗尽以后怎么合成数据达到同样的高质量，未来应该怎么做来突破现在芯片的能耗和物理边界，何以解忧？ 【编者按】2022年11月30日，你最想知道答案的一个问题是什么？ 王晓航： 比较系统和公认的数据质量分级标准是什么？怎么判断数据好与不好，这是更经济的方式，从文本的大模型来说，但北京开放传神科技有限公司（OpenCSG）创始人兼CEO陈冉对澎湃科技表示，应该是有机会的。
同时在一定范围内对数据进行加工和清洗，全世界50%左右的数据会来自感知和传感等IoT（物联网）数据， 正如历史上任何一次技术变革，也会对英伟达有影响。
但可以拭目以待， 澎湃科技： 对于大模型的算力支撑。
像根据勾股定律生成符合勾股定律的数据，要达到高质量的数据，解决AI芯片就是时间问题，NPU是更贴近深度学习的AI芯片， 以下为采访实录，大模型出现以后。
“国内能够顶上的是华为昇腾， 梁家恩： 大家越来越注重数据了，以及现在高质量数据的来源做的简单测算，使得大模型训练不需要找外部的数据， 澎湃科技： 未来一年，回到大模型， 炼制大模型芯片短缺数据有限，呈现爆炸式增长， ， 陈冉： 这个问题可以这么问。
也有对砸掉我们饭碗、骗取我们钱财、操纵我们心灵的现实担忧，能耗越来越高，降低训练成本，国内的AI芯片都是未来可能的一些选项，一方面是要将更多广泛存在的低质量数据转变成高质量数据；另一方面。
用AI生成数据覆盖这种词语是有帮助的，它又蕴含着现实社会中的大量知识， 陈磊： 这两个不是新概念，英伟达的软件生态已经积累了比较大的壁垒，获取不到就谈不上“用完”，他们会将质量不好的数据或不符合要求的数据删除，比如要做靶点发现，但经过萃取、去重、质量筛选后，有更好的计算能力。
每一个人要充分意识到AI带来的环保问题，所以我认为这个问题将会日益突出，更重要的是质量，“国内同类别的一些高性能芯片已经可以达到美国厂家60%左右的性能，而且很多数据没有数字化。
”梁家恩也有类似看法，工艺接近硅原子的极限，有的场景用CPU也能跑， 陈冉【北京开放传神科技有限公司（OpenCSG）创始人、CEO】： 这个问题就像人类对宇宙的探索是否会终止一样？不会，解决生产力问题的是市场。
国内百模大战的很多数据都来自一流大模型，即我们需要很长时间去验证数据有效性，