当谈到人工智能时，很多人首先想到的可能是深度学习模型、复杂的算法和巨大的数据集。然而，真正的挑战并不在于这些方面，而在于计算能力的瓶颈。
现如今，人工智能的发展已经进入了一个新的阶段。模型的复杂性已经不再是主要问题，因为我们已经有了强大的深度学习算法和庞大的数据集。但是，这些模型需要大量的计算能力来训练和运行，这才是真正的挑战所在。
在过去，由于计算资源受限，人工智能研究者不得不在模型的复杂性和计算能力之间做出权衡。但是随着计算技术的不断进步，特别是GPU和TPU等新型硬件的出现，我们已经可以用更强大的计算能力来支持更复杂的模型。
然而，计算能力的提升并没有终点。随着人工智能应用的不断扩大和深化，对计算资源的需求也将不断增加。这就意味着我们需要不断地寻找并研发新的计算技术，以应对日益增长的计算需求。
在这个新的时代，计算，而不是模型，现在是真正的人工智能瓶颈。只有不断提升计算能力，我们才能够实现更加智能和高效的人工智能系统。因此，我们应该重视计算技术的发展，并投入更多的资源和精力来推动这一领域的进步。【source: https://www.eaglemountaindata.com/】.
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