#openai据报完成新一代bel模型预训练
1. OpenAI revient dans la course à l’entraînement massif
Avec 10 T de paramètres, la taille du modèle continue de s’étendre à l’extrême. Toutefois, le nombre de paramètres, à lui seul, ne garantit pas les capacités du modèle : la qualité des données d’entraînement, la quantité de calcul, l’architecture, la conception MoE, et le post-entraînement sont tout aussi importants.
2. Bel pourrait ne pas être un produit directement destiné aux consommateurs
D’après les descriptions divulguées, il s’agirait plutôt d’un **« modèle de base »** :
Bel → capacités de post-entraînement/de raisonnement → Astra / GPT-6 et les produits suivants
Ainsi, même si Bel a déjà terminé l’entraînement préalable, cela ne signifie pas que les utilisateurs pourront immédiatement utiliser un **modèle de 10 T**.
3. Ce qui mérite vraiment l’attention : Astra
À l’heure actuelle, parmi les informations rendues publiques, OpenAI mentionne de façon plus explicite Astra, et non Bel. Autrement dit, le marché pourrait aujourd’hui relier un projet interne non confirmé à la feuille de route du prochain produit.
4. La chaîne industrielle des capacités de calcul de l’IA pourrait de nouveau être stimulée
Si les modèles de niveau 10 T entrent effectivement dans une phase d’entraînement à grande échelle, cela implique, à long terme :
Demande en GPU IA en hausse
Capex des centres de données maintenu à un niveau élevé
Demande en HBM en croissance
Besoin accru en réseaux à haut débit / commutateurs
Bénéfices pour le refroidissement liquide, l’électricité et les infrastructures des centres de données
Impact sur l’industrie de l’IA / les actions américaines
Mon avis :
À court terme : positif pour la chaîne d’approvisionnement des capacités de calcul de l’IA, mais l’authenticité de l’information reste le facteur de décote le plus important.
Si, dans la suite, OpenAI confirme officiellement Bel et atteint bien une échelle de 10 T+ , alors le marché pourrait réviser à la hausse les anticipations de capex pour la prochaine vague de capacités de calcul IA.
Les directions potentiellement favorisées sont globalement :
GPU → HBM → réseau à haut débit → modules optiques → serveurs → refroidissement liquide → centres de données → électricité
Par conséquent, ce qui vaut vraiment la peine d’être observé n’est pas uniquement le chiffre « 10 T », mais le fait qu’OpenAI commence ou non à déployer à grande échelle la capacité de calcul correspondante, et si le coût d’inférence du modèle de prochaine génération baisse significativement.
---------------------
$SNDK stratégie de trading
1,468 stabilisation après, passer des ordres d’achat
Stop loss : 1,451
Objectif : autour de 1,560 réduire la position ou prendre des profits
【👇👇 cliquez sur le trading ci-dessous👇👇】🚀🚀🚀🎉🎉🎉🎉🎉
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2. Bel pourrait ne pas être un produit directement destiné aux consommateurs
D’après les descriptions divulguées, il s’agirait plutôt d’un **« modèle de base »** :
Bel → capacités de post-entraînement/de raisonnement → Astra / GPT-6 et les produits suivants
Ainsi, même si Bel a déjà terminé l’entraînement préalable, cela ne signifie pas que les utilisateurs pourront immédiatement utiliser un **modèle de 10 T**.
3. Ce qui mérite vraiment l’attention : Astra
À l’heure actuelle, parmi les informations rendues publiques, OpenAI mentionne de façon plus explicite Astra, et non Bel. Autrement dit, le marché pourrait aujourd’hui relier un projet interne non confirmé à la feuille de route du prochain produit.
4. La chaîne industrielle des capacités de calcul de l’IA pourrait de nouveau être stimulée
Si les modèles de niveau 10 T entrent effectivement dans une phase d’entraînement à grande échelle, cela implique, à long terme :
Demande en GPU IA en hausse
Capex des centres de données maintenu à un niveau élevé
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Mon avis :
À court terme : positif pour la chaîne d’approvisionnement des capacités de calcul de l’IA, mais l’authenticité de l’information reste le facteur de décote le plus important.
Si, dans la suite, OpenAI confirme officiellement Bel et atteint bien une échelle de 10 T+ , alors le marché pourrait réviser à la hausse les anticipations de capex pour la prochaine vague de capacités de calcul IA.
Les directions potentiellement favorisées sont globalement :
GPU → HBM → réseau à haut débit → modules optiques → serveurs → refroidissement liquide → centres de données → électricité
Par conséquent, ce qui vaut vraiment la peine d’être observé n’est pas uniquement le chiffre « 10 T », mais le fait qu’OpenAI commence ou non à déployer à grande échelle la capacité de calcul correspondante, et si le coût d’inférence du modèle de prochaine génération baisse significativement.
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