和無問芯穹夏立雪聊聊：中國大模型的 Scaling Law 難題

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原標題：和無問芯穹夏立雪聊聊：中國大模型的 Scaling Law 難題
關鍵字：模型,創業者,芯片,創始人,困局
文章來源：Founder Park
內容字數：1739字

內容摘要：

Scaling Law 已成為大模型進化的「不二法門」。
大模型參數量越大、數據集規模越大、算力消耗越大，性能就越好。性能越好，越受歡迎，業務拓展與運營的成本就越高。
相比較海外的大模型大廠，國內的大模型公司會面臨更嚴峻的算力問題，資金問題、顯卡限購的問題，以至于有不少人質疑，中國大模型到底有沒有 Scaling Law？
成立不足一年的無問芯穹，試圖回答這個問題，解決中國的算力難題。
無問芯穹聯合創始人 & CEO 夏立雪認為，國內整體算力水平距離國際先進還有明顯差距，光靠芯片工藝提升或是多元芯片的迭代已遠遠不夠，需要建立一個大模型生態系統，讓不同模型能自動部署到不同硬件上，讓各種算力得到有效利用。
3 月 31 日，無問芯穹發布基于多芯片算力底座的無穹 Infini-AI 大模型開發與服務平臺，支持了 Baichuan2、ChatGLM2、ChatGLM3、ChatGLM3 閉源模型、Llama2、Qwen、Qwen1.5 系列等共 20 多個模型，以及 AMD、壁仞、寒武紀、燧原、天數智芯、沐曦、摩爾線程、NVIDIA 等 10 余種計算卡，支持多模型與多芯片之間的軟硬件聯合優化

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。