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研发客服泡沫化？分析与研究机构CCS Insight认为，明年产业将遭遇一场「冷水澡」成本、风险和复杂性会带来真正的挑战，进一步盖过目前炒作的声势。
本文引用地址：CCS Insight的总部位于伦敦，首席分析师Ben Wood强调，「围绕在2023生成式的炒作如此庞大，我们认为已经被过度炒作了，需要克服很多障碍才能进入商业市场。」
Ben Wood也认为，部署和维持生成式人工智能的成本是非常巨大的，「虽然像Google或Meta这种大公司可以负担，对许多组织来说，实在太昂贵了。」
此外，该公司也提到人工智能芯片短缺的可能性，因为从特斯拉马斯克到大陆科技巨头都在抢购辉达的芯片，供不应求也会成为产业面临挑战的原因。
为了因应不断飙升的需求，辉达8月宣布，将逐步提升处理器芯片的产量至目前的两倍，此外，Chatgpt母公司Open也透露，公司将研究自研芯片的可能性，扩大市场的同时，似乎想藉此降低对辉达的依赖。
生成式人工智能到底多花钱？研究机构SemiAnalysis首席分析师Dylan Patel估计，每天维持的运作就必须花费70万美元，换算新台币约2200万。
文章来源于:电子产品世界 原文链接
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