和无问芯穹夏立雪聊聊：中国大模型的 Scaling Law 难题

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原标题：和无问芯穹夏立雪聊聊：中国大模型的 Scaling Law 难题
关键字：模型,创业者,芯片,创始人,困局
文章来源：Founder Park
内容字数：1739字

内容摘要：

Scaling Law 已成为大模型进化的「不二法门」。
大模型参数量越大、数据集规模越大、算力消耗越大，性能就越好。性能越好，越受欢迎，业务拓展与运营的成本就越高。
相比较海外的大模型大厂，国内的大模型公司会面临更严峻的算力问题，资金问题、显卡限购的问题，以至于有不少人质疑，中国大模型到底有没有 Scaling Law？
成立不足一年的无问芯穹，试图回答这个问题，解决中国的算力难题。
无问芯穹联合创始人 & CEO 夏立雪认为，国内整体算力水平距离国际先进还有明显差距，光靠芯片工艺提升或是多元芯片的迭代已远远不够，需要建立一个大模型生态系统，让不同模型能自动部署到不同硬件上，让各种算力得到有效利用。
3 月 31 日，无问芯穹发布基于多芯片算力底座的无穹 Infini-AI 大模型开发与服务平台，支持了 Baichuan2、ChatGLM2、ChatGLM3、ChatGLM3 闭源模型、Llama2、Qwen、Qwen1.5 系列等共 20 多个模型，以及 AMD、壁仞、寒武纪、燧原、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA 等 10 余种计算卡，支持多模型与多芯片之间的软硬件联合优化

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