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一、核心定位

• 聚焦AI 趋势、算力 / 数据 / 算法瓶颈、模型能力、经济与社会影响。
• 产出公开数据库、可视化、报告、预测模型，为学界、产业、政策提供实证依据。

二、核心价值（一句话记）

三、核心产出

1. 模型数据库：收录 1950 年至今3200 + 主流 ML 模型，含参数量、训练算力、数据量、硬件、发布方等。
2. 算力 / 硬件追踪：统计170+AI 加速器、500+GPU 集群，分析训练成本、功耗、算力增长规律。
3. 趋势报告：如《AI Scaling Through 2030》，预测算力极限、约束与未来路径。
4. 可视化与洞察：用图表呈现算力指数级增长、模型规模扩散、成本趋势等。

四、典型结论（快速印象）

• 2010 年后 AI 训练算力年均增长约 4.4 倍。
• 前沿模型训练成本 / 功耗逐年翻倍。
• 到 2030 年，2e29 FLOP级训练或可行。

五、受众与价值

• 研究者：快速对比模型、验证趋势。
• 产业 / 投资：判断技术节奏、成本与硬件需求。
• 政策：为 AI 治理、监管提供数据支撑。