电力、芯片制造、数据和延迟成四大限制因素，Scaling Law能续到2030年吗？

Epoch AI 报告显示，人工智能训练计算量每年增长约4倍，预计到2030年可达2e29 FLOP。报告指出，电源可用性、芯片制造能力、数据稀缺性和“延迟墙”是扩展的主要障碍。尽管存在挑战，但数据中心电力和芯片制造能力的快速扩张使得大规模训练成为可能。
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