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4. 海外市场全面开花 4.1. AIDC 配储带来增量新空间 AI 更强大的神经网络所需算力密度指数级提升。2000 年代，随着算法的突破、计算性能的提升以及数据量的激增，神经网络成为人工智能的主导范式。 如今的神经网络可以达到海量规模，在训练过程中可训练数千亿个参数，并使用数万亿个数据点进行训练，运行时的计算量可超过一万亿（10^24）次运算，以 GPT-4 级模型训练为例，GPT-4 拥有约 1.8 万亿参数（推测值），采用 MoE 架构，支持多模态交互（文本、图像、视频）。其前代 GPT-3 参数为 1750 亿，伴随大模型持续迭代，数据中心算力要求指数级提升。
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