尤其是，学术研究人员难以获得足够强大的GPU，用于训练人工智能模型的计算机芯片通常需要数千美元。相比之下，大型科技公司的研究人员可支配的预算更高，可以在GPU上花更多的钱。研究报告的合著者、布朗大学计算机科学家阿普尔夫·坎德尔瓦尔（Apoorv Khandelwal）表示，每增加一块GPU都会增加更多算力。大型科技公司也许拥有数千块GPU，但学术界可能只有几块。

2025年6月24日～27日，由CERNET网络中心及清华大学网络科学与网络空间研究院主办的“国际学术网络负责人会议”在北京举行。来自北欧、德国、荷兰、日本、东非、巴西、智利等有代表性的国家和地区研究与教育网络（NREN-National Research and Education Network）的十几位负责人参加本次会议，围绕全球学术网络最新动态、发展机遇与挑战、未来规划以及国际合作等重要议 ...