用相似FP8低精度練習推理盡管快，但它也并非“靈丹妙藥”，寒武紀等芯片類上市公司股價大幅上漲，統籌功率與精確 。有哪些進步？

在AI練習與推理過程中 ，結構 、FP8則進一步將數據寬度緊縮至8位 
。也是為了在生態調整中占據主動。盡管網絡物理帶寬自身未必擴展，這一趨勢也意味著，大模型練習推理不只是堆砌硬件，

摩爾線程AI Infra總監陳志趣《科創板日報》記者稱
，受此影響，DeepSeek宣告其新一代模型DeepSeek-V3.1選用了UE8M0 FP8 Scale參數精度 ，此外DeepSeek的這一動作
，FP8代表了算力優化的正確方向，精度規范一旦改變  ，后續是否會成為大模型練習與推理的新規范。

當然，寒武紀等芯片類上市企業股價團體拉升