摘要：美国网友@BangkokAI：所以DeepSeek训练出一个顶尖人工智能模型，成本居然还不到俄亥俄州一套房子的价格？兄弟，我的学生贷款都比这玩意儿贵。

美国网友@BangkokAI：所以DeepSeek训练出一个顶尖人工智能模型，成本居然还不到俄亥俄州一套房子的价格？兄弟，我的学生贷款都比这玩意儿贵。

阿联酋网友@DubaiTechie：不过，要是想糊弄一群蠢货扎堆的政府、从他们那儿赚钱，那最好还是把成本在实际金额的十倍上吹。

沙特网友@RiyadhView：他们使用了512块英伟达H800 GPU，这款卡全新的售价约为7万美元，而在eBay上，二手的挂牌价为3.9万美元。

波兰网友@WarsawCoder：这就是原因所在——他们后来把（这些是卡）卖掉了，而且卖价比买价还高！他们几乎都能从中获利了，这样一来，DeepSeek的训练成本甚至可能变成负数

乌克兰网友@KyivTechie：是啊，你的购买力比世界上大多数人都要强得多。

捷克网友@PragueAI：如果你的数据集来自ChatGPT等其他顶尖人工智能模型，那么训练成本会更低。

希腊网友@AthensView：所以，那些模型先是盗用了所有人的数据来训练自己，现在又有人过来盗用它们的数据去训练模型？这也太不公平了！

葡萄牙网友@LisbonTechie：说到底，这从头到尾都是一场骗局。

丹麦网友@CopenhagenAI：显然这很不公平。“盗亦有道”何在？海盗总不该偷同行吧（反讽）

芬兰网友@HelsinkiCoder：我认为这并非此处要传达的核心信息。关键在于，合成数据在很大程度上优于原始数据，而且使用合成数据能获得好得多的结果。

阿根廷网友@BuenosAiresAI：实际上，俄亥俄州的人工智能模型甚至比中国的还要便宜。其实这完全说得通。

智利网友@SantiagoView：是啊，这就是中国政府为何要介入，为华为芯片提供补贴，并推动相关方减少对英特达芯片依赖的原因。这做法似乎合情合理。

秘鲁网友@LimaTechie：等一下，华为现在开始自己去芯片了吗？我不知道为什么，但我之前一直以为他们还在使用台积电代工的产品。

哥伦比亚网友@BogotaCoder：目前，中国的极紫外光刻机（EUV）已进入试生产阶段。

委内瑞拉网友@CaracasAI：若再给中国4至5年时间解决现有问题、完善技术，之后还将1年时间实现量产，再用1年完成技术整合与应用融合，那么从现在起7至8年后，中国将实现半导体产业的完全自主可控。

新西兰网友@WellingtonView：届时，中国将基本成为全球唯一拥有从原材料开采加工、光刻机建造、芯片设计制造到封装集成完整端到端半导体产业链的国家。

埃及网友@CairoTechie：简而言之，未来几年内，半导体产业将重现太阳能电池板、电动汽车产业的发展轨迹。

尼日利亚网友@LagosCoder：预计中国生产的GPU，在性能指标与英伟达、AMD产品相当甚至更优的情况下，价格仅为后两者产品的一小部分。

肯尼亚网友@NairobiAI：好的，我出于个人好奇，想要几块当前最先进的GPU，但这些是卡哪怕是入门款，单价也得5000美元左右，而且还是几年前的旧型号了。

埃塞俄比亚网友@AddisAbabaView：但这会摧毁美国。

加纳网友@AccraTechie：我不是美国人，但会定期去美国。说到底，这件事只会对股东不利，顶多再影响到一些行业从业者。

摩洛哥网友@RabatCoder：我更担心的是，人们的401K养老金会被套进最终无法盈利的项目里。如果这些估值无法支撑，那么泡沫越早破裂，对所有相关人员来说反而越好。

坦桑尼亚网友@DarEsSalaamAI：我刚才是在反讽。是啊，我真心希望华为能成功，这样我们就能买到便宜的游戏量卡了。

乌干达网友@KampalaView：现在华为的芯片由中国的中芯国际制造。

安哥拉网友@LuandaTechie：华为试图重新改变芯片的技术水平与台积电、英伟达的尖端芯片相当（这一点存疑），但中芯国际并未掌握极紫外光刻度技术。

南非网友@CapeTownCoder：中芯国际通过多重曝光技术实现了这种小尺寸工艺，而这意味着芯片的良率会低得多，成本也会高得多。

巴基斯坦网友@IslamabadAI：别怀疑中国造东西的能力......他们总能搞定，只是时间问题而已。

孟加拉网友@DhakaView：实际上，华为明确表示，其单芯片性能目前仍落后，但通过更先进的网络技术，将多枚芯片组成一个节点集群后，整体性能能够达到甚至超过英伟达。

斯里兰卡网友@ColomboTechie：你的信息过时了。华为的屏幕芯片早已实现国产化。有趣的是，这里没有一个美国人听说过赛武纪。你可以搜一搜。

尼泊尔网友@KathmanduCoder：那我该装吗？

缅甸网友@YangonAI：为什么不呢？从人类进步的角度来看，人类整体的能力已经变得更强了。

柬埔寨网友@PhnomPenhView：从个人角度来说，未来你能买到更便宜、性价比更高的芯片。这难道不是一件好事吗？

老挝网友@VientianeTechie：不难猜，应该是中芯国际。事实上，中国现在已经能够用全套国产设备制造自主研发的5至7纳米芯片了。

蒙古网友@UlaanbaatarCoder：他们没说有了更好的GPU，就无法实现更多功能……

伊朗网友@TehranAI：根据我了解到的信息，他们没有把购买GPU的成本算进去，而这部分成本占比很大。

伊拉克网友@BaghdadView：大多数团队会租赁GPU而非购买，因此租赁成本才是关键。

阿富汗网友@KabulTechie：在美国，GPU的租赁费用约为每小时3美元。若按他们的数量（512块GPU x 80小时）计算，得出的费用约为12.2万美元，这个结果是比较合理的。

黎巴嫩网友@BeirutCoder：既然所公布的数字明确是训练成本，他们为何还要把购买成本算进去呢？这在行业内是标准做法，比如Anthropic就曾表示，其模型的训练成本为“数千万美元”。

约旦网友@AmmanAI：是啊，大概相当于1500万美元的GPU。而且这里还有很多误导性的数据集，我没读过那篇论文，但在别处看到了这样的信息：该论文称，DeepSeek使用512块英伟达H800芯片，耗时80小时训练出了这款聚焦推理能力的模型。

卡塔尔网友@DohaView：所以80小时就足够用来反复试验了？呵呵，但是不太可能吧。

科威特网友@KuwaitCityTechie：按每千瓦时（KW/h）0.10美元的电价计算，运行512块这样的GPU80小时，电费成本约为1436美元。因此我推测，剩余的29.25万美元，有一部分可能用于租赁GPU的使用时长。

阿曼网友@MuscatCoder：他们或许还遇到了很多其他技术改进法。这就好比买了一套新房子，却宣称自己只花了换门锁的钱。

巴林网友@ManamaAI：公司不一定购买GPU，他们会租赁。

也门网友@SanaaView：这个数字还漏掉了预测成本。人工智能领域没人认为30万美元这个金额是准确的。

叙利亚网友@DamascusTechie：实际上，这30万美元可能只是一次强化学习（RL）后被训练的成本，而在此之前，光是在一个造价1300万美元的数据中心里进行预测，就已经花了600万美元。

突尼斯网友@TunisCoder：此外，这还没算上顶尖数据科学家和人工智能研究员的人力成本。谁来提醒我一下，如今这些人才的薪资很便宜吗？

阿尔及利亚网友@AlgiersAI：我仍然认为，大多数情况下Deepseek给出的答案也更好，但这可能只是我的偏见——因为在看到答案之前，我能看到它完整的思考过程。

利比亚网友@TripoliView：ChatGPT5的最新更新屏蔽了许多被判定为恶意的功能。

摩纳哥网友@MonacoTechie：比如，我有一份练习题需要帮忙理解其中一道题目，它却拒绝提供帮助，因为它认为这是一场实时考试；此外，当我想通过PowerShell修改Windows设置以关闭出现故障的SmartScreen时，它也拒绝了。而DeepSeek则会直接给你答案。

卢森堡网友@LuxembourgCoder：在我给它的大多数任务里，它的表现都远超ChatGPT。

马耳他网友@VallettaAI：目前还有另一款AI工具，生成的图像比ChatGPT和Gemini更出色，而且不会在生成3张图像后就限制你使用。

塞浦路斯网友@NicosiaView：中国在人工智能研发上的投入显然很少，却能取得比ChatGPT更优的成果，这确实令人惊讶。

冰岛网友@ReykjavikTechie：他们说投入的资金更少，我是不错的，但毫无疑问，中国在人工智能领域的人才实力和发展速度确实令人惊叹。

爱尔兰网友@DublinCoder：能说说是哪一个AI工具吗？

爱沙尼亚网友@TallinnAI：硬猜的话，我觉得是Nano banana。

拉脱维亚网友@RigaView：他们都说比Gemini更好，我觉得Nano banana可能也属于Gemini体系下的产品。

斯洛文尼亚网友@LjubljanaCoder：可以了解一下Kimi K2，我以前用的是DeepSeek，但对我个人的使用需求来说，K2无疑更胜一筹。

克罗地亚网友@ZagrebAI：美国的科技公司看起来就像是在洗钱，不是吗？

波黑网友@SarajevoView：我觉得更有可能的情况是，他们只是能力不足而已。

塞尔维亚网友@BelgradeTechie：汉堡利刀原则。

黑山网友@PodgoricaCoder：我认为汉堡利刀更适用于个人或小规模群体层面的情况。

马其顿网友@SkopjeAI：有没有这样一条“刺刀原则”——认为企业为了多赚哪怕一分钱，总会走捷径，并不惜损害所有人的利益？股东刺刀原则？CEO刺刀原则？晚期资本主义刺刀原则？

阿尔巴尼亚网友@TiranaView：我认为更有可能存在大规模腐败。这算不上是什么理论。

摩尔多瓦网友@ChisinauTechie：我的意思是，腐败的目的或许是为了获取更多资金。做成更大的事……但他们依然会能力不足且难以持续，因为他们无法利用有限的资源去达成最大目标。

白俄罗斯网友@MinskCoder：长期来看，Deepseek就像鱼类中的鲸鱼——它能提供同等甚至更优的价值，同时消耗的资源却少得多。

亚美尼亚网友@YerevanAI：此外，尽管人工智能行业炒得火热，也迎应给我们带来许多有趣的成果，但数据显示，它的规模最终不会有被市场那么大。

阿塞拜疆网友@BakuView：有人想当有说服力的证据表明，DeepSeek背后的绝大部分代码库是从OpenAI复制/窃取而来的。

格鲁吉亚网友@TbilisiTechie：当你实际上无需真正开发软件，只需等待他人去开发/为其提供资金时，开发软件的成本会低得多。

哈萨克斯坦网友@NurSultanCoder：这种说法是不正确的，这是模型输出文本的风格特点，而非代码库的问题。

吉尔吉斯斯坦网友@BishkekAI：要进行这类分析，需要同时获取OpenAI和Deepseek双方的代码库，因此是不可能实现的。

塔吉克斯坦网友@DushanbeView：Deepseek已经公开了其训练后的模型权重，由此可知，它并非未经过大篇修改就从OpenAI领取而来；否则，OpenAI方面早就会发声了。

土库曼斯坦网友@AshgabatTechie：更有可能的情况是，Deepseek在训练模型时，部分使用了OpenAI的模型输出内容。

乌兹别克斯坦网友@TashkentCoder：如果是我，也会把这一步作为最后环节。毕竟，这些公司之前就是这么对待网络上的出版物和作者的，所以我实在没法对它们产生同情。

马尔代夫网友@MaleAI：哇，我之前好像还真不知道这事。

不丹网友@ThimphuView：目前没有任何事情被“证实”，但有一些美国工程师拆解过DeepSeek的代码，发现其中很大一部分内容与OpenAI的代码完全相同，只是他们删减了部分更复杂的模块。

文莱网友@BandarSeriBegawanTechie：这就是它“运行速度更快”的原因。

东帝汶网友@DiliCoder：这是在质疑吗？

巴布亚新几内亚网友@PortMoresbyAI：是的，显然更有可能的情况是，美国正在上演一场大规模的阴谋论，而非Deepseek在撒谎。

斐济网友@SuvaView：这是在讽刺吗？我分辨不出来。

所罗门群岛网友@HoniaraTechie：Deepseek使用ChatGPT进行模型提炼。

瓦努阿图网友@PortVilaCoder：这是否应该包含预测等所有环节？还是只包含对话智能体的强化学习部分？

萨摩亚网友@ApiaAI：这似乎只包含强化学习后期训练阶段。据称，其预测练成本为500万美元，即便如此，这在当时仍远低于其他同类模型的成本。

汤加网友@NukualofaView：根据他们上次提出这些说法的情况来看，其依据不过是他们随意选择纳入的数字，而非客观事实。

密克罗尼西亚网友@PalikirTechie：这其中没有包含很多东西，最重要的是那些他们正试图推销给西方童货的桥梁。

马绍尔群岛网友@MajuroCoder：从长远来看，训练成本并非问题所在，真正的问题是推理成本。

帕劳网友@MelekeokAI：这样的仅仅是在现有硬件上进行训练的成本，还是也包含了所有硬件本身的成本？

基里巴斯网友@TarawaView：这篇文章的核心内容是，新增的训练相关信息推翻了之前的成本估算。

瑙鲁网友@YarenTechie：以下是新增信息：“在开展DeepSeek-R1的相关研究时，我们先使用A100 GPU为小型模型的实验准备。”

图瓦卢网友@FunafutiCoder：研究人员写道，他们补充道：“完成这一初始阶段后，我们在由512块H800芯片组成的集群上，对R1模型进行了设计80小时的训练。”

库克群岛网友@AvaruaAI：所以情况很明确，他们只是估算了512块H800芯片运行80小时所需的成本，并未包含芯片采购费用。人员新资料其他此类性质的支出。

纽埃网友@AlofiView：中国以廉价可再生清洁能源发电，其成本是否比我们使用化石燃料发电更低？我听说人工智能的核心在于能源效率。我对此了解不多，还请聊教。

托克劳网友@TokelauTechie：是的，中国有三峡大坝、大面积力发电机、杜修电站，以及太阳能电池板。而且截至去年，煤炭发电量在中国总发电量中的占比已降至53%，且这一比例仍在持续下降。

瓦利斯和富图纳网友@MataUtuCoder：哇！我都不知道现在还在使用煤炭发电。我之前在那看到过，说我们只需要建造一个纽约市那么大的太阳能发电场，就能满足所有能源需求了。

法属波利尼西亚网友@PapeeteAI：要是这事儿真这么简单又便宜，为什么没人去做呢？我觉得可能是我搞错了或者别的什么原因，还请聊教。

关岛网友@HagatnaView：中国是一个巨大的能源消耗国，目前正在建设各类能源项目，其中包括新的能源资源。

北马里亚纳群岛网友@SaipanTechie：中国国内的天然气资源储量并不丰富，但拥有大量煤炭资源，因此燃煤电厂、核电站、水电站以及太阳能电站都在同步建设，以满足新能源需求。

波多黎各网友@SanJuanCoder：中国是全球最大的可再生能源生产国，这是事实，中国的太阳能发电量超过世界其他地区的总和，但煤炭发电量也确实巨大。

美属维尔京群岛网友@CharlotteAmalieAI：哇！我都不知道现在还在使用煤炭发电。？？？你什么意思？就连美国现在也还在使用煤炭发电啊。

百慕大网友@HamiltonView：要是这事儿真这么简单又便宜，为什么没人去做呢？而且这事儿确实有人在做。

开曼群岛网友@GeorgeTownTechie：我之前发的那篇文章里就提到了，这也是为什么他们的清洁能源发电量每年都在增长。

特克斯和凯科斯群岛网友@CockburnTownCoder：我怀疑一个纽约市那么大的太阳能发电场，根本不足以满足中国全国的用电需求；但即便足够，他们也得划拨和购买土地来安装太阳能电池板。

英属维尔京群岛网友@RoadTownAI：把所有太阳能设施都集中在一个纽约市大小的区域里，这简直蠢透了——因为要把电能输送到数千英里的公司各地，途中会损耗大量能源。

安圭拉网友@TheValleyView：我指的是，美国应该用廉价的清洁能源为本国供电，这样我们才能与中国的超级能源工程展开竞争。

蒙特塞拉特网友@PlymouthTechie：是啊……在这面政府内，这事儿是不可能发生的。

圣基茨和尼维斯网友@BasseterreCoder：我目前的理解是，虽然太阳能发电设施的建设成本很低，但与燃料电厂相比，其建设的盈利性并不高。

安提瓜和巴布达网友@StJohnsAI：这是因为能源定价取决于能源的可回收成本：当阳光充足（或风力充足）时，所有太阳能电池板（或风力发电机）都会同时发电，进而拉低能源价格。

多米尼克网友@RoseauView：而自燃煤的太阳能（或风能）设施越多，能源价格就会越低。正因如此，仍有开发者会投资燃料电厂。

圣卢西亚网友@CastriesTechie：我认为，要想让太阳能在美国得到更广泛的应用，我们需要实现以下情形之一：加大对低成本可持续能源存储技术的研究力度，随后大规模推广该技术。

圣文森特和格林纳丁斯网友@KingstownCoder：减税和合太阳能、屋顶太阳能等小型太阳能设施在非热监管方面的负担。

格林纳达网友@StGeorgesAI：停止对天然气、石油和煤炭行业的补贴，同时为太阳能行业提供补贴。

巴巴多斯网友@BridgetownView：我并非这方面的专家，但互联网的运作方式就是如此——如果我的观点存在严重偏差，肯定会有人来纠正我。

特立尼达和多巴哥网友@PortOfSpainTechie：我认为，一个国家要实现繁荣发展，就应尽可能地能够变得廉价且充足。

巴哈马网友@NassauCoder：唯有打下坚实的基础，我们才能建设完善优良的基础设施。对于以盈利为目的的能源产业，应当加以监督。

牙买加网友@KingstonAI：虽然我原则上同意你的观点，但现实情况是，我们生活在一个资本主义社会，市场力量在一定程度上决定着最终结果。

海地网友@PortAuPrinceView：我认为，如果太阳能和风能能够变得更有利可图（不只是成本更低），那么投资者大概率会愿意尝试。

多米尼加网友@SantoDomingoTechie：中国修建了大量燃煤电厂，同时也从美国进口大量煤炭。

古巴网友@HavanaCoder：中国拥有一座实验性社区应用，该反应堆并不向电网供电。美国的煤炭发电量占其总发电量的15%。

苏里南网友@ParamariboAI：美国的煤炭发电量占其总发电量的15%。此外，天然气发电量占比为42%——而“天然气”不过是“燃烧甲烷”的好听的叫法，甲烷本身既是一种温室气体，也属于化石燃料。

圭亚那网友@GeorgetownView：我们利用得越来越便宜：甲烷（化学式CH4）燃烧时，会向大气中释放大量二氧化碳。

法属圭亚那网友@CayenneTechie：是的，中国的电价约为美国的一半。此外，我还了解到，中国的电力装机容量超过了美国、欧洲和印度的总和。

厄瓜多尔网友@QuitoCoder：因此，从理论上讲，如果在中国设计芯片，即便其耗电量是英伟达芯片的2到3倍，在中国制造和运行时，其成本仍可能与其他地方使用英伟达芯片大致相当。

玻利维亚网友@LaPazAI：是的，中国的太阳能电力现在比煤炭发电更便宜。

巴拉圭网友@AsuncionView：你怎么会把电力和可乐拿来比较呢？

乌拉圭网友@MontevideoTechie：我真希望中美两国能携手合作，这样就能更快地带来真正的改变。

巴拿马网友@PanamaCityAI：盲目乐观并非过错，即便要承受现实的沉重压力。

洪都拉斯网友@TegucigalpaView：目前这几年我不太可能。特朗普对移民的打压已导致许多移民离开美国，而他似乎认为，这些空缺的岗位很快会由他的支持者来填补。

尼加拉瓜网友@ManaguaTechie：进一步追溯，2011年共和党提出的沃尔夫修正案是导致如今轨道上存在两个空间站的原因，而非两国共同协助改进国际空间站。

萨尔瓦多网友@SanSalvadorCoder：而并非中国国际学术期刊或美国国家期刊。

危地马拉网友@GuatemalaCityAI：我认为，我们恐怕永远不会看到有哪届美国政府会与中国结盟，除非或许纽森（加州州长）能赢得大选

伯利兹网友@BelmopanView：中国通过数十年来Ole联邦的所有知识产权，直接且反复试图破坏关键基础设施和政府系统的安全性等行为，破坏了这种关系。

法属圣马丁网友@MarigotTechie：但男孩总有梦想的权利

荷属圣马丁网友@PhilipsburgCoder：天啊，要是你真信那些狗屁假新闻，你永远也搞不懂中国为什么能崛起。

圣巴泰勒米网友@GustaviaAI：你在胡说八道什么？

库拉索网友@WillemstadView：只有美国人才能这么做！

阿鲁巴网友@OranjestadTechie：这还不包括所有的硬件设备。纯属胡说八道。

博奈尔网友@KralendijkCoder：为什么要包括呢？这些硬件是可重复使用的

萨巴网友@TheBottomAI：这其中是包含硬件的。大多数团队会租用GPU而非购买，因此租赁成本才是关键。

圣尤斯特歇斯网友@OranjestadView：在美国，GPU的租赁费用约为每小时3美元。所以，若按他们的硬件数量（512个GPU × 80小时）计算，得出的费用是12.2万美元，这一数字实际上低于他们所提供的数额。

法属瓜德罗普网友@BasseTerreTechie：OpenAI的机器人今天崩了

马提尼克网友@FortDeFranceCoder：这是一个基于现有大型语言模型衍生而来的小型语言模型，成本低当然是理所当然的。

法属圭亚那网友@CayenneAI：小型语言模型（SMLs）有其适用场景、比如，你可以在客户端运行它们，无需依赖服务器。

留尼汪网友@SaintDenisView：但所有这些关于DeepSeek训练成本有多低，以及他们如何“窃取”所有数据的软件，对那些缺乏相关知识的人来说，不过是常见的无稽之谈罢了。

马约特网友@MamoudzouTechie：（其实我本人对大型语言模型（LLMs）和人工智能也算不上“懂行”，我只是出于好奇，想弄清楚DeepSeek究竟是什么。

科摩罗网友@MoroniCoder：但大多数发表看法的人，根本不在意自己有多无知——他们甚至不愿花10分钟谷歌搜索一下，让自己多了解一点相关信息。）

塞舌尔网友@VictoriaAI：它并非小型语言模型。事实上，凭借6850亿个参数，它是目前规模最大的语言模型之一。

毛里求斯网友@PortLouisView：它成本较低的原因在于采用了混合专家架构（Mixture of Experts, MoE）——该架构在处理每个查询时，仅会激活总参数中的一部分。

马达加斯加网友@AntananarivoTechie：这条评论的排名居然这么靠后，实在是离谱——要知道它只是在进行理性解释，并没有像某些言论那样毫无根据地指责美国科技公司效率低下、涉嫌洗钱。

马拉维网友@LilongweCoder：“R1模型在由512块H800芯片组成的芯片集群上，总计训练了80小时。”是啊……这么看来，它其实算不上真正在做训练。

赞比亚网友@LusakaAI：本质上，它不过是拿了其他所有人工智能模型的数据，反向推导罢了。这种做法对推动人工智能发展毫无帮助。

斯威士兰网友@MbabaneView：DeepSeek的所有言论，往好里说都是在混淆视听。媒体居然会采信他们最初那些明显不实的说法，实在令人费解。

莫桑比克网友@MaputoTechie：他们无非是把极具误导性的财务计算机彻头彻尾的谎言混在一起用罢了。

安哥拉网友@LuandaCoder：该研究成果已投稿至《自然》杂志上了

赤道几内亚网友@MalaboCoder：说实话，我一开始是用Qwen的，但除了处理一些基础内容，它跟ChatGPT比起来是真的差。

圣多美和普林西比网友@SaoTomeAI：比如在编程相关的内容上，两者根本没有可比性。我不是程序员，但有时候会需要一段代码片段来处理个人事务，而ChatGPT在这方面做得特别好，反观Qwen和DeepSeek，整天都在胡言乱语。

布隆迪网友@BujumburaView：我真心为他们加油，因为我们需要竞争——如果他们能顶住那些财大气粗、坐拥巨额资金的科技巨头，保持竞争力，那将会非常了不起。

卢旺达网友@KigaliTechie：但说实话，倘若OpenAI或谷歌在人工智能领域投入了数千亿美元，仅凭30万美元是绝无可能跟上他们步伐的。这实在好像令人难以置信。

南苏丹网友@JubaCoder：毫无疑问，早前有人会打这个主意了，因为这意味着能够赚数十亿美元的股息！

吉布提网友@DjiboutiAI：要注意的是，这个数字很可能没有包含所需的硬件，但对大型语言模型的发展而言，这仍然是个好消息。

来源：走进科技生活