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另一个需要考虑的因素是与 GPU 制造和数据中心建设相关的供应链受到的影响。采购用于建造 LLM 和电力中心的机械设备的前置时间正在增加，交付速度却有所放缓。靠近电力来源地且价格合理的房产越来越难寻。而容纳 GPU 的数据中心的能源使用可持续性取决于其所在位置。Gamazaychikov 表示，数当地电网依赖化石燃料（例如印度或北美大平原上游地区）还是可再生能源（例如斯堪的纳维亚国家或加拿大东部地区）而存在很大差异。

“客户应该尝试了解各种模型的相关能效以及它们有哪些选项，”Gamazaychikov 说。“目前，遗憾的 求职者数据库 是，这方面还不太透明，但一个很好的替代指标是模型大小（比如 xGen 与 GPT-3 的比较），供应商会提供这些信息。”

在您进行投资之前
许多公司将开始在日常工作中更多地使用生成式人工智能。这是一项投资，但所需的预算会根据您选择的 LLM 模型而有所不同。采用开源模型可以帮助您节省资金并减少对环境的影响。通过更广泛地访问更多公司数据，您的团队可以更高效地使用 LLM，并更轻松地将 LLM 与更新的数据相结合，从而提高整个组织的生产力。