GPT来袭人类进入AI之年，算法、算力、数据为基础的时代，超算/高性能计算方向即将爆发。 让我们一起深入解析这个全新的趋势。
1、未来一切都是基于模型的。与传统的软件开发模式不同，人工智能与机器学习领域更侧重于数据和模型。 无论是语言理解、图像识别还是自动驾驶，都需要通过构建并训练复杂的模型来完成。 这些模型是解决问题的关键，将深刻影响未来的技术和产业发展。
2、大模型会越来越强大。如同OpenAI的GPT系列，大模型在处理复杂任务方面具有优势。 随着计算力的提升和数据量的增长，大模型的性能会不断提升，大概率会替代小模型。
3、只有中国和美国才能造出大模型。这背后是两国强大的技术积累、大规模的数据和充足的计算资源。 此外，高度的科技创新环境和人才储备也是关键因素。
4、中国一定要有自己的大模型。这不仅是技术进步的需要，也是维护国家信息安全、保护数据隐私的必然要求。 同时，拥有自己的大模型也是提升国家在全球人工智能领域竞争力的关键。
5、中国的大模型会基于自己的硬件为基础。自主研发的硬件可以更好地满足自主、可控的底层需求，也有助于优化性能和降低成本。
6、国内生产的硬件都需要做软件和算法优化，从落地使用到性能逐步完善一般需要6个月左右的算法优化期，需要大量高端的超算/高性能计算的算法人才。
7、高性能计算/并行计算人才严重缺乏。虽然中国在硬件和算法研发方面已经取得了重要进展，但在高性能计算和并行计算人才方面还存在短板。 为了进一步推动超算/高性能计算的发展，需要加大对相关人才的培养和引进。
8、2023年考研，“高性能计算”成热门方向。高性能计算的重要性和未来前景，引起了大批学生的关注。 越来越多的学生选择高性能计算作为他们的研究方向，这预示着中国在这个领域的研究力量将进一步增强。
未来，我们期待看到更多的大模型诞生，更多的超算/高性能计算应用出现，更多的人才投入这个充满挑战和机遇的领域。 猿代码 — 超算人才智造局，将和您一起见证这场革命性的变化。 | 
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