大模型已读不回背后，是房东不给力：聊聊算力短缺与数据中心TCO

AI省流： 视频脚本的内容主要围绕人工智能（AI）在内容生成（AIGC）方面的应用、所面临的挑战以及AMD EPYC处理器在解决这些挑战中的作用进行展开。主讲人二狗在听取了米罗关于AMD AIPC发布会的见闻后，对相关知识点进行了消化吸收，并以自己的方式重新讲解。 视频首先通过二狗的视角，讲述了AI在内容创作上的潜力和实际应用中遇到的问题，尤其是在响应速度和等待时间上的尴尬。随后，二狗通过幽默的情节和比喻，解释了AIGC依赖的深度学习模型需要进行大量计算，从而导致算力需求的指数级增长。 接着，二狗探讨了解决算力问题的三种主流方法：云端部署、终端部署和端云结合的混合AI模式。他指出，虽然端云结合模式在理论上可以提高效率，但在实际应用中仍然面临成本和性能的挑战。 视频中，二狗特别提到了AMD EPYC处理器在提升AI算力和降低总拥有成本（TCO）方面的贡献...... 收起