我这里有一个ChatGPT的回答：微软开源DeepSpeed Chat可以提高深度学习模型的训练效率，让训练更快、更高效。它可以在大型集群上加速模型的训练，因此可以更好地利用现有的算力资源，提高算力的利用率。但是，它并不一定会降低算力的建设需求，因为随着深度学习模型的复杂度和数据量的增加，算力需求也会相应增加。

      我认为ChatGPT的回答还是符合逻辑的，所以当大量的模型普及，算力的需求应该是爆发性的增长。算力依然是最硬的逻辑，也是必然最早兑现的逻辑之一。

      那么我们可以设想一个环境，每一个家庭甚至每一个都有一个服务辅助机器人，你会不会希望自己的机器人更符合自己的需求，契合自己的知识结构和生活习惯，那么你是不是需要找一个优秀的模型对他进行个性化训练，你是不是要找一个合适的语料库来训练他，同时需要接入一个云端算力平台进行训练。这就提出了两个要求：优秀的语料库和云端算力。当然如果你够土豪，可以自己本地搞一个训练服务器。将来会不会出现针对个人定制化的语料库售卖平台？这个我感觉是必然的。

      所以归根结底，大趋势是算力需求爆发，掌握优秀数据的公司可以卖数据了，然后机器人也走入寻常百姓家。我们可以预料三个方向的受益：机器人，算力，数据资源。