这个是至关重要的，1.针对数据集其他公司可以通过爬虫方式拿到部分原生数据再加工，也算解决数据集问题吧。2.针对大模型因为目前业界开源了很多NLP各个领域的大模型任何一个人都可以获取某个领域的多任务预训练大模型。3.算力嘛，花钱可以解决，只要你足够富有。但是回归到先进的算法技术能力这里就是要出差距了，做一个“ChatGPT”外壳产品难度不大，但是要做一个真正ChatGPT难度很大。

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2017年5月11日，正式发布了全新Volta架构GPU——NVIDIATeslaV100，TeslaV100是史上规模最庞大的GPU，拥有超过210亿个晶体管，是上代TeslaP100的1.37倍，核心面积达到了创纪录的815平方毫米。此外，TeslaV100还增加与深度学习高度相关的Tensor单元，Tensor性能号称可以达到120TFLOPS。同时，TeslaV100的二级缓存及寄存器大小