已过期65% 置信事实精确时间
运行大型语言模型和图像生成模型需要大量GPU算力，成本极高
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来源数
65%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30(已过期)
来源
相关事实
待验证训练一款大模型成本极其高昂，即便如DeepSeek将成本压缩到极致的模型，训练一款仍需数千万投入72% 相似已验证GPU的大规模并行计算架构天然适合深度学习中的矩阵运算，其数千个计算核心可将训练过程加速数十倍乃至数百倍66% 相似待验证Superagent 使用 Superagent 的开发者只需承担自己选择的大语言模型 API 调用费用61% 相似待验证PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架深度依赖CUDA，导致竞争对手硬件即使性能接近，开发者迁移成本也极高61% 相似待验证Fable的运行成本明显高于Codex，因为深度推理链意味着更多的token消耗与计算资源61% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/61605MCP
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