从技术突破到技术社会的融合发展
沈向洋
通用人工智能时代，我们应该怎样思考大模型？
思考 1 算力是门槛
算力成长（来自EPOCH AI）
GPT4 2x1025
GPU算力增长
影响算力的两大要素：模型大小（参数量N）和数据规模（数据量D）
思考 2 关于数据的数据
GPT3:2T
GPT4:20T
GPT5:200T?
以后数据的来源：
- 多模态数据？
- 生成式数据？
思考3 智能的大规模生产
AI革命的核心问题：还是属于生产和制造的问题
生产智能，智能的大规模生产
思考 4 开源VS 闭源
沈院士：赞成开源
思考 5：大模型的下一章
思考 6：重新思考人机关系
思考7 ：智能的本质
