已验证90% 置信事实时间未知
训练一次GPT-4级别的模型需要数万块A100/H100 GPU协同工作数月
10
来源数
90%
置信度
长期有效
时效性
2026/5/31
首次发现
来源
AI为何难以取代硬件工程师？深度解析硬件工程的不可替代性
bilibili讲嵌入式的小美老师
涉及实体
相关事实
待验证Industry estimates suggest GPT-4's training used approximately 25,000 NVIDIA A100 GPUs over several months, with compute costs alone exceeding $100 million85% 相似待验证GPT-4于2022年8月训练完成，参数量不到2万亿；当前GPT-5.6约4万亿参数，Fable约10万亿参数，仅为GPT-4的5到6倍79% 相似待验证训练一个GPT-4量级的模型需要数亿美元投入，而调用其API构建应用的边际成本已降至极低78% 相似已验证GPT-4级别模型训练所需算力相比GPT-3提升了约100倍78% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/10315API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/10315MCP
get_claim(id=10315)