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增长的关键驱动力在于 AI 应用的普及、AI 微调的日益普及,以及推理模型的使用。这些模型会生成大量未在最终输出中使用的代币。 另一方面,向更小、更专业的模型的转变正在减缓对 AI 计算的需求,AI 模型效率的代代提升也同样如此。这些改进包括对训练数据集的更完善的管理、基础模型设计的进步以及推理操作的优化。
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