而从AI医疗影像场景可以看出，正是因为现实场景应用对AI有着越来越深刻的需求，才不断倒逼着数据科学团队以更快的方式来实现模型创新与迭代。这意味着，AI落地越广泛和深入，最终传导到数据科学团队，就是对算力条件越来越高甚至必须一次次突破常规的要求。
AI超算成为了AI应用创新的起点，但它也是AI应用落地的结果，市场需求始终“水涨船高”，算力形态的进化，还将继续。
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【 数据科学|算力形态进化后，AI超算能解开数据科学团队的算力桎梏吗？】

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