随着人工智能技术的不断发展，CPU-only AI正逐渐显露出其困难经济学。随着AI模型的不断增大和复杂化，传统的CPU计算方式已经无法满足其需求。最新研究表明，仅仅依赖CPU进行人工智能计算已经变得过于低效和昂贵。
在过去的几年里，GPU已经成为进行深度学习和人工智能计算的首选硬件。相比之下，CPU在处理这些复杂任务时表现较为疲弱。虽然CPU在一般计算任务中性能出色，但在需要大量并行计算的AI工作中显得力不从心。
此外，CPU-only AI还面临着硬件成本过高的问题。CPU的成本高昂，而且随着对硅和其他稀有材料需求的增加，其价格可能会进一步上涨。这对企业和研究机构来说将是一项极大的财务负担。
因此，随着AI技术的不断进步，GPU等专门用于并行计算的硬件将继续发挥重要作用。仅仅依赖CPU进行人工智能计算已经变得不切实际。为了提高效率和降低成本，未来的研究和发展方向将主要关注如何更好地利用GPU等硬件来支持人工智能技术的发展。CPU-only AI的困难经济学将成为推动技术进步的一个重要议题。
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