（来源：上观新闻）
201👳🚑5年，甚至🇪🇦更早的🌂2012年，他们🛡↕就关注到算力储✂🕝备，至生成🦓😝式AI爆发前夜，😲已囤积了大🥂量英伟达A1🇮🇨🤸♂️00芯🇦🇴片，后来成为了“🇬🇬大厂外🐁🚞唯一一家储备🍆万张A100🥐芯片的😬公司”🏛🥐。对尚处在创业、起🌍步阶段的大🕙部分小🐡微企业而言🕥🉐，并不➕需要全面自研♓AI，更适合以轻🏖💼量化引进为🇺🇬🥺主、适👩🔧度定制为辅，在可🇧🇿🦸♀️控成本与风险👩🦲下稳步实👨🦲现数字⭕化、智🚒🛩能化转型🇨🇭🈶。
斯坦福大💯学上周发布报告💫，则提到A🇱🇷I快速🚵💇普及🚣。相比在🇧🇷✳英伟达C🦓🧖♂️UDA体系内与同✖业正面竞争，🚘🍂DeepS🇧🇬eek更有🔨可能通过🇮🇶软硬件😅协同的方式，重🇸🇪新定义🦵自身优势边🇨🇦界🥩📝。其中多跳🌹🔤推理类比👩👩👧👦🌬基础版本↘🇮🇱提升23.8个🌄🎢百分点，时间推🐍理类提升15.3🎳个百分点，对🤔🦋抗性推理类😕🇮🇨提升12.7个百📏🕝分点，且🎿🏒对抗性推▶🇬🇲理类还👯♂️❎比Paper 2🔷报告的成绩高🕦😟出6.1个🔢🇳🇫百分点👹🇸🇹。
云厂商做管道🔤，模型公🇧🇹🧟♀️司做技术，双方在🔇博弈中🚩逐渐找到🐑各自的生存边界👩🏭😳。最后，网络中可共🚙享的宝贵资源组件🈷。今年开始意🐞识到“它可能很快🏴😇就行了🔀”，当这种意🇧🇮⏺识出现的时候⬛🎐，这件事就不🇵🇱🔟再轻松了🈯。
