需要数百万个鹰尾巴的幻影100运行数周时间。咱们就算找到性能相当的国产GPU来替代，成本也低不了。
以鹰尾巴的幻影100为例，一颗市场价格大概在1万刀左右，这还不算配套的服务器、散热设备等周边硬件成本。”
“假设我们要搭建一个算力集群来追赶CGT的训练水平，保守估计需要500万个GPU。
光GPU采购成本就得500亿刀，这还只是硬件的基础投入。”
“除了硬件，还有运行成本。这些GPU需要24小时不间断运行，电力消耗就是天文数字。
按照一个GPU一天消耗3度电来算，500万个GPU一天就需要1500万度电。以工业用电每度1元来计算，一天的电费就是1500万元，一年下来电费就得54.75亿元。
而且，数据中心的维护、管理，专业技术人员的薪酬等，每年又是一笔巨额开支，至少几十亿。”
“另外，训练过程中，为了保证数据的准确性和多样性，还需要购买和处理海量的数据，数据的采集、清洗、标注等环节，又得花费大量资金，至少数十亿甚至上百亿美元。
这样算下来，从硬件采购到运行维护，再到数据处理等一系列环节，想要达到赶超CGT的算力水平，前期投入至少得1000亿刀以上，每年的持续运营成本也得几百亿刀。”
吴财听着叶老的一番计算，不禁暗自吃惊，嘴巴微张，心中想着：“我听说过堆算力费钱，但不知道费这么多钱，这简直是个天文数字！
难怪国内没什么人搞这个呢，哪怕就是自己来投，也只能混个前期啊。”
但很快吴财反应过来了，不对啊，这玩意儿就是可以合理烧钱啊。
而且烧的足够快！
吴财忍不住问道：“叶老，你觉得我投资组建一个生成式大语言模型的公司怎么样？”
叶老闻言一愣随即摇摇头说：“吴财啊，我知道你现在有很多钱，但听我一句劝，目前这块领域，不是靠个人老板脑子一热就能搞出来的。
各领域专家都表示，这需要海量的成本投入。
哪怕是你，也是吃不消的，就算把你全部身家砸下去，训练出来的模型估计也就勉强可以追上CGT目前的智能程度。
这还是在它原地踏步的情况下。
这种情况下，你训练出来这个模型，也产生不了多少利益。
本章未完，请点击下一页继续阅读！