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【算力突围：中国AI的自主之路】当大洋彼岸的一纸禁令试图切断高端芯片供应时，许多人担忧我们将失去人工智能发展的基石——甚至连英伟达RTX 4090这样的消费级显卡都可能成为禁运目标。然而纵观中国人工智能产业的发展轨迹，我们会发现：单一芯片的封锁未必能扼住中国AI的咽喉。
要理解这个观点，首先需要重新认识大模型的"大"字内涵。这个"大"不仅指训练数据的海量规模，更指向支撑模型运行的巨大算力需求。以自然语言处理中的"猫"字为例，当大模型处理这个词汇时，首先会将其转化为高维向量。这个向量并非孤立存在，而是被"狗"、"宠物"、"动物"等语义相近的词向量所包围。当模型扩大检索范围，更多关联词汇如"爪子"、"喵叫"、"捕鼠"等联想词便会浮现。
人工智能的文本预测能力正是建立在这种语义关联之上。系统并非逐个字符进行分析，而是通过上下文关联来理解整体语义。这种机制使得AI能够准确推断"黑猫警长"中的猫指代动画角色，而"猫步"中的猫则指向模特步伐。正是通过这种多维向量与上下文语境的结合，大模型才获得了理解长文本乃至整篇文章的能力。
传统模型处理这种高维数据时效率低下，直到2017年谷歌发表《Attention Is All You Need》论文，提出革命性的Transformer架构。这一突破将自然语言处理转化为可规模化的工程问题——每个字符被向量化为768维的数字序列，依次通过多层Transformer结构进行加工。就像人类反复咀嚼文字含义般，模型需要经过96层网络结构的层层处理，才能最终确定"猫"在特定语境中的准确语义。
这意味着每个字符都需要转化为768个....全文更精彩