根据OpenAI联合创始人Greg Brockman的观点，人工智能正是将原始算力转化为高级认知能力，这一过程让计算资源变为“脑力”（来源：Greg Brockman推特）。这一趋势推动AI行业不断优化硬件与算法，使得机器能够完成以往只能由人类完成的复杂任务。对于企业来说，这意味着可以通过AI自动化复杂流程、提升决策效率，并在医疗、金融和物流等行业实现创新。随着AI模型对算力的利用效率提升，投资先进硬件和AI优化技术的企业将获得明显的竞争优势（来源：Greg Brockman推特）。

据DeepLearning.AI报道，研究人员证实大语言模型（LLM）可采用4位FP4浮点精度进行训练，且不会损失准确率。通过将FP4应用于占训练计算95%的矩阵乘法，模型性能与主流的BF16格式相当。这一AI训练新方法极大降低了计算资源和能耗，为企业级AI部署带来显著成本节约和可扩展性。FP4精度的成功应用为硬件与云服务商优化AI工作负载、推动可持续大规模训练带来了新商机（来源：DeepLearning.AI，2025年5月31日）。