大语言模型（LLM）的现状、挑战与未来展望：一份深度技术教程
随着以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）席卷全球，AI模型的参数量呈指数级增长，这给计算芯片、内存和能源带来了前所未有的压力。与此同时，LLM在运行中产生的海量数据、对网络资源的消耗，以及未来可能的监管问题，正引发行业深刻反思。本教程将带你系统了解LLM的核心原理、隐藏问题，并展望其可能的进化方向。
一、电力需求：AI的“能源黑洞”正在逼近
近日，AMD掌门人苏姿丰（苏女士）发出警告：随着大语言模型规模扩大，计算效率每两年仅提升2.2倍，按照这一规律，到2035年，一台超级计算机的功率需求可能高达500mW——这相当于半个核电站的发电量。换句话说，如果不解决效率瓶颈，AI的计算成本将变得不可承受。
