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当前，我国大模型发展存在一定挑战，如算力存在瓶颈、高质量的训练数据集仍需扩展、标志性应用尚未出现等。“比如，在公有云上部署大模型，能够让用户更加及时地获取大模型的最新功能和应用。这时公有云就不仅仅是单纯的计算或存储设施，也是大模型的应用设施。”单志广表示，我国算力基础设施建设要走共享化、高效化的路径，既重视硬件建设，也重视需求和应用发展，高效集约利用算力资源，进一步提高算法、算力和数据资源的服务水平和能力。

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九游会ag大模型的技术潜力与市场空间巨大，但技术门槛高、开发复杂、成本较高，与产业场景的深度融合离不开平台工具支撑。浪潮信息董事长彭震表示，“人工智能+”既是目标，也是机会。应用创新需要算法、算力和数据协同发展，要开展以系统为核心的全局创新，实现创新与应用并重，让智能应用以更快速度涌现并满足差异化需求。