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  　　大模型的大规模应用与其算力成本紧密相关。对于模型厂商而言，目前主要的算力成本包括预训练成本和推理成本。除去GPU每秒运算次数和显卡的租用成本这两个常量后，大模型的预训练成本与模型参数量和训练数据的token量正相关，推理成本与模型参数量正相关。而大模型的性能通常与其参数量相关联，而越高的参数量意味着越高的算力成本。因此，如何在同样的算力成本下提升大模型的参数量成了破局的关键。
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  　　伴随着市场回暖，一批公募基金正悄然收复净值失地。盘点涨幅靠前的基金，有的产品“满手”AI算力牛股，有的产品在“空仓”运作一年后，由新基金经理接班并恰好于市场低点加仓股票，精准踩中了市场节奏。
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  　　风险提示：基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资人获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。投资者投资于上述基金时应认真阅读上述基金的基金合同、招募说明书等文件。敬请投资者留意投资风险。
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