待验证50% 置信事实精确时间
大规模预训练往往需要数千块高端GPU（如NVIDIA H100）连续运行数月，训练集群的电力消耗可达数十兆瓦
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
AI聚合平台免费用顶级模型？冷静分析与避坑指南
bilibili子非鱼EE2026/6/4
相关事实
已验证微调需要数百到数千条高质量训练样本、数小时GPU计算时间和持续维护成本，知识更新时需重复整个流程77% 相似已验证大语言模型的预训练过程需要数千块高端GPU并行运算数月，耗资通常在数千万到数亿美元之间77% 相似待验证使用Diffusion Policy在8张A100 GPU上训练一个多任务策略通常需要24-72小时69% 相似待验证Isaac Gym利用GPU并行可同时运行数千个仿真实例，将原本需要数月物理采样的训练压缩至数小时68% 相似待验证The computational gap between pre-training and fine-tuning can be thousands of times, with pre-training consuming thousands of GPU hours while fine-tuning takes hours or minutes67% 相似
引用此条事实
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