中国大模型训练算力瓶颈：分析称差距约一个数量级

36氪发文分析称，中国大模型难反超美国的根本原因是训练算力不足。文章引用Epoch AI估算，GPT-5训练约需6.6×10^25次浮点运算，DeepSeek-R1约4×10^24次，差距高出一个数量级。 文章提出算、存、连、管、供五要素框架，指出中国在高端GPU、HBM和软件生态上存在短板，但电力充裕。作者称，短期靠系统工程和模型提效弥补单卡差距，中期依赖产能爬坡，长期取决于光刻机等核心设备的攻关。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。