（来源：上观新闻）
AI集群💎功率密🗾度持续👩🦲上行（单机☣柜>100kW🇰🇷成为常态），传统🅰📕多级链路损耗高、🇰🇼响应慢，成为新💞👨👨👦瓶颈♏。更现实的制约👨🔧来自结构空间🇸🇱。该产品在6x💱6的尺寸内集🕟▶成了高性能电机控👩❤️💋👩🕡制MCU、耐压1💓00V的栅🚌极驱动器、2路D🕺🍗CDC电源转换🇸🇾🦚。
ASIC路🇺🇳线的优势🔯是能效8️⃣🛤比高、单位算力👩👩👦🌿成本更低，但定制🧠🗻化程度🦀高，生🔈态灵活性相对🇧🇫🥫受限；GPU路线🎢的优势是通用性🦕强、开发🚵♀️者生态更广，🔐🇰🇼但功耗和成😉本居高不下🇸🇴🕤。过去人们将👩🦱AI与GPU划🧻上等号，但过去一📱🈁年里，行🇬🇹👡业已形成共识🏰🧝♀️：AI需📈要依托更⬛庞大、完整的🐐全域系统实🛸现海量运🍠🔹算🥏♥。
人才流失的🕴连锁危机彻底🔩爆发：2😴025财👩🔬年净利润从1🐈7.2亿元暴跌😨🌃至62🍑0万元，盈利几📷乎归零🦍；截至🔰🇧🇮2026👨💻💎年4月收盘，市🇦🇶值仅2🍜🧣91亿港🤹♂️🖲元，较巅🚅峰时期蒸发超👨👧☯450亿港元🕘；直播间🎰⛹️♀️流量持续锐减、核🧧👬心业务断层、😙品牌口碑反复波🤙✝动🧾🇬🇱。不过V4目前🇴🇲🎃并未配备👨👨👧🇹🇱原生多模态功能♋，这会限制其🦊🥴在视觉理解、图⛳🚗表解析等场景的发🇵🇹🇦🇿挥📐❗。
