（来源：上观新闻）
对于大型、昂🇵🇬🍍贵的AI👨🎓和HP📻🏡C封装而言，主🐜🥗要的成本驱动因素❓↘并非硅片本🥝🧗♀️身（硅🐶🎴片本身价格昂🇬🇬贵且密度高），而🦎是围绕其构建🏷的衬底✨⛈和组装基础设🇵🇭🍘施🇲🇴↪。还有人去了Op🐆enAI、谷歌😂、Me🥃8️⃣ta和苹果等🚼。
而 TBMA👨👨👦👦🇹🇳 设备仅🇨🇰需共享一个时间🌖窗口，尽🎊管它在一定👗⤵程度上放宽了🐦🍫相关要⤵求，但在😁💍空中计算真🇪🇭🇸🇭一卡二卡三正应用在移动领域🦉前，仍面临一系👩👦👦列工程🆔🇸🇿挑战☄🧘♀️。在讲座中🔎，沈阳🕌📫教授分享自己正在🐣用AI做一切事🇯🇲。从产业🍃竞争格局来🐍看，MLC🇮🇨C的变化具有典👨🌗型的“先易后💧难”特征——韩国⛩厂商先在中低端🐩👩👩👧👦市场完成🥨替代，通过🍮规模与成本建立优💭🇭🇲势，再🥉🧙♀️逐步向😆高端车规与AI☠场景渗⚜✳透，缩小与日本厂👨👨👦🇹🇻商在材🥇🕜料与可靠性上📌🎗的差距💢。
