（来源：上观新闻）
他坦言，他🕺真正担心👲的瓶颈不是芯片或⭕封装，而是能源政📝🕥策🧂🇹🇰。GPU在有大量分🇨🇱支或非规🗳🤟则内存访🇨🇺®问时表🍾🇫🇮现优异🛀🎨。周明表示，“龙🧪虾”系列首次🇨🇭验证了AI自主🏧拆解任务、调度🚋👞工具、闭环完🇺🇸成的可行性🇭🇺🥂。模型在仿🛌真环境里训练4️⃣💳完成后🎱😵，往往缺乏配⚰套的工程路🦶🍓径迁移到真实设🍗👩🎤备；评测体系标准💮不一，不⏏👚同框架📛下的数字💆🗼难以横🦏🚩向比较；而部🎛署到真实设备，又🇧🇭需要独立⬅📳搭建一套工🙎程基础设🇬🇱施🚻🇨🇳。这个数字🐗🙋Dee👨🎨🕺pSee🇱🇸🍃k没有确认，但方👩👩👧向是清👨🦲😆楚的——560🇵🇼🕙万美元只🕯🏃♀️是柜台上那盘🇧🇱🏛菜的边际成本🥾🙇，背后的🏔厨房才是大头🎏。
基准测试就在那👙⤴里，我鼓励👩🦱🏴TPU或Trai📎🆘nium使用I🏴nfe👑🎎renceM🌖AX、ML🎅Perf🚣♀️来展示他🚆🇭🇲们所谓惊人的🏘🎍推理成本优势👨👩👧🕠，但没人🚜🛳愿意出来💃展示▶。嗯，有🚲👩👩👦👦一点我可以🔌肯定：像Open🥤AI那些最优🇵🇰秀的PM🎑🇮🇩，都深入到了一线💀📈场景🇦🇩。Cerebras👩🚀➿完成F轮融🍬👨🔧资，估值4✌👺0亿美元👧。
