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还举例道：“以现在的GPT4为例，如果想要一个2倍GPT4参数的大模型，对算力的需求大约会是多少呢？
“我计算过，大约需要十几倍。而且公式计算的只是理论效果，而更大规模的集群，片间互联的损失肯定也会更大，实际效果只会更差。”
孙博很是热情，只要不涉及他自己工作的机密和核心，只要他在的时候，那几乎是有问必答的。
纪弘也正好翻看到这儿，他没有过多的惊讶，片间互联损失这一块儿本身就不好解决，要不然超大规模智算中心也不至于这么稀有了——河州大学搞的那个还是纯国产第一例。
“按你这么说，微软这孤注一掷的效果，不一定会好啊！”有人回了一句
“效果不好是一定的，花费两倍的价格，可能能得到1.5倍的性能，最多也就如此了，想要赶上耳语的能力，我觉得不大行。
“其实OpenAi自己也知道，GPT4乃至后续没有发布的4.5版本，之所以没这么堆规模，就是在卡能效比的两个节点。
“他们也肯定知道，再堆规模，性价比不高，之前不去堆就是这个原因。但现在不是被耳语逼的没办法了吗？”
孙博本就是研究前沿理论的，现有模型的理论上限他清楚的很，哪个算力卡一下性价比最高他大约也都清楚。
到了一定程度，盲目的加规模确实得不偿失。除非迫不得已，一般不会这么干的。
纪弘一边看着孙博的回复，一边分析这个人，越分析越是感兴趣了——这是一个有真材实料的
