随着人工智能技术的快速发展，AI大模型已成为企业数字化转型的核心驱动力。从自然语言处理到计算机视觉，从智能推荐到决策支持，大模型的应用场景日益广泛。然而，大模型的部署并非易事，企业在实践中面临着诸多挑战。首先是算力需求的爆发式增长，大模型的训练和推理需要海量的计算资源，传统的IT基础设施难以满足；其次是成本控制的压力，高昂的算力成本让许多企业望而却步；最后是技术复杂度的提升，从模型选择、优化到部署运维，涉及多个技术环节，对企业的技术能力提出了更高要求。
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