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原标题：张鹏对话无问芯穹夏立雪：中国的Scaling Law是场景优势，异构算力解决大模型
落地难题
关键字：模型,解读,场景,硬件,核心文章来源：Founder Park
内容字数：22340字内容摘要：
Scaling Law 已成为大模型进化的「不二法门」。
参数量越大、数据集规模越大、算力消耗越大，大模型性能就越好。相比较海外的大模型公司，国内的大模型公司会面临更严峻的算力问题，资金、显卡限购等，以至于有不少人质疑，中国大模型到底有没有 Scaling Law？
无问芯穹联合创始人 & CEO 夏立雪认为，「我认为 Scaling Law 在中国可以有另外一个解读，也就是应用场景的 Scaling Law。」
而他们推出的「MxN」架构，「解决的是一堆相似的大模型，怎么能够在不同的卡上跑起来，最后以一种类似于水、电、煤气这样的资源的形式给到开发者使用。」
在他看来，「大模型今年最核心的任务就是落地，而落地的卡点就是性价比」。
4 月 10 日，在极客公园创始人&总裁张鹏和夏立雪的对话直播里，关于大模型 Scaling Law、国内的算力难题，以及大模型的落地难题，进行了探讨，并尝试提出了一些非共识的观点。
本文基于直播整理，略有删减。01
CUDA 是英伟达的壁垒，推理场景是算力未来的重点张鹏：从你的角度来看，上个月的 GTC 有什么值得大家注意的东西？
夏立雪：大概从 2018原文链接：张鹏对话无问芯穹夏立雪：中国的Scaling Law是场景优势，异构算力解决大模型落地难题
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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。
