技术博客

在斯坦福大学，平均每人仅拥有约0.1张GPU，凸显了学术界在算力资源上的严重匮乏。面对工业界动辄投入十万张GPU进行模型训练的庞大规模，高校AI科研日益陷入“算力鸿沟”的困境。GPU短缺不仅制约了研究速度与创新潜力，更使得学术机构在人工智能科研主导权的竞争中逐渐边缘化。当资源失衡持续加剧，高校难以承担高成本的算力需求，AI领域的科研重心正悄然向资本雄厚的科技企业倾斜，学术界的独立性与创新能力面临严峻挑战。