算力板块上周被小作文带下来了，把兴森科技也拉下来了，本来要突破的。看好明天反包！

观点明确，h910c也快大规模发货了，产能正在准备。

A：幻方这消息纯粹就是断章取义。训练一个671B的moe模型，而且用了fp8的架构，来达到gpu耗时数的下降，幻方在技术上确实牛。但幻方在训这个模型之前，是用了他们自己的r1模型（对标openai o1模型）来生成数据的，这个部分的反复尝试要不要算在成本里呢。
且不算前面那笔糊涂账，单就在训练上做降本增效这件事，这不代表推理需求会下降，只代表大厂可以用性价比更高的方式去做模型极限能力的探索。应用端只要有增长的逻辑，推理的需求依然是值得期待的。 

B：-训练只有一次，推理是无数次。推理需求实质上远大于训练需求，尤其是用户基数大了。
- Deepseek是站在巨人的肩膀上，使用大量高质量合成数据。
- Deepseek这个统计口径只计算了训练，但数据的配比需要做大量的预实验，合成数据的生成和清洗也需要消耗算力。
- Deepseek的模型的MoE每个专家都可以单独拿出来训练，本身相比于dense架构就是省力一些的方案。
-人人都超越了GPT 4o，llama 3天天被踩在脚底下，消费者和企业界实际使用用的最多的还是这两个模型。这些宣传的成绩未必可靠。