但背后的工作量，却不是买几组服务器能解决的。
看一下世界顶尖人工智能：
2012年在imagenet竞赛中获得冠军，达到实用程度，代表当时图形识别技术最先进水平的alexnet，有6200万个参数。
英伟达公司的一个语言模型megatron，有80亿个参数。
微软的“图灵nlg”，有170亿个参数。
据说openai公司正在开发的语言模型，有超过1000亿个参数。
参数越多，运算量越大，后台的支持就越复杂。
……
“太初”作为第一代强人工智能，复杂程度更是远超时代。
在“聪明药”的支持下，系统直接将代码传入他的脑海中，
那汪洋般的字符，数以亿计的数字，神秘的韵律，直接将他淹没。
……
如果他一行行去敲出来，只有一个累死的结果。
只有利用智能升级智能，
先搞出简单架构，随后慢慢添加，升级。
……
这还只是初级人工智能。
更高的中级人工智能，高级人工智能，超级人工智能……
想想都让人震撼。
当然，超级人工智能可能已经化繁为简，大道归一。
就像系统这样，一块石头就解决了。
……
目前来看，与其说人工智能是一个程序，不如说是一个公司，一个产业。
想想，也很符合常理。
初级人工智能作为通用型人工智能，适用于各行各业。
怎么可能只是一段代码、一个手机应用那么简单？
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