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什么了，纪弘当然也不例外，这个时候，他在思考这样一个问题：
“现在他们的大模型，Transformer这类的，靠无限制的堆积算力，就能无限的提高模型能力吗？”
纪弘对此还真没有研究——先前在创界，主要利用别家平台进行接口对接开发，后来自己创业，上来就是类思考模型，对T模型属于降维打击，并不存在这样的问题。
他对此没有什么研究，但有一个人一直在关注着这方面——这个人就是孙博。
“靠无限制的堆积算力获得高性能大模型，短期内是可行的。”
孙博也是看到了微软的行动，在CSDNBlog跟一群人正在探讨相关的话题：
“长期的话，倒不是有上限，真要有魄力不计成本无限制的去堆积算力，理论上是真的能够获得无限制的性能提升的。
“但也仅仅只是理论上，这里边有一个巨大的问题，根据我的研究，它的增长不是线性的。
“我大约计算过，实际的增长曲线就不说了，很复杂，但大约可以简化为这个函数：y=c·log（e）·（X+1）。
“这里边y指的是性能，X你们就姑且理解为算力堆积的基本单位，大约趋势如下图。”
就算是对数学再不懂的人，看到这个公式也该看出来了，因为这个函数的曲线到最后，几乎就是一条平平的横线。
也就是说，当显卡堆积达到一定规模之后，无论你再怎么增加硬件，性能增加的也十分有限了。
这么说着，孙博
