（来源：上观新闻）
黄仁勋的这种担忧🇧🇲在今天🍶（4月24日）成🇹🇦🕔为了半个现实🏧🌱。General 🧀🐊Cataly👩🚀🎷st正在研究通🙀过建立共享算力池🌽👩🦳或代表初创企业🐊直接谈判等🇸🇿🏴方式，🥏🚾帮助投资🥖组合公🧘♀️司获取G❗👨🚀PU资源——这与🇬🇷2023年👙🍺风险机构自建🇱🇧GPU池的应对📴👮♀️思路如出一辙🥈，折射出🦏算力获取已成为A📷🇮🇱I投资🤯生态中不可回避🖖的结构性挑战🚎🐇。
开发者可以先🏂用更接近P🇺🇿yth🥴on（AI👨👨👧👧🅾研发的世界语）的🐨方式快速写出✒🇻🇬算子原0️⃣🛷型，再通过编🧖♀️💔译器映射到💋9️⃣底层执🇹🇻行，并结合具🚟🤯体硬件做优化🦜🍹。飞致云长上下文👨🦱👨🏭RAG解决🗓方案：在英🐽google搜索优化特尔锐炫P☺ro B🕕🛩70多卡并发🥫能力的基础之🚰🎙上，飞致💘🇸🇹云打造了面向🗳🤜企业级场景的🎮长上下文 RA📧G 解决方案，全🥶⚔面支持LLM💑/VLM高效多🔱↖卡并发推理🧙♀️。
例如华为推⛳🔴出的CANN体🇩🇴系，在🔖👨👦google搜索优化设计上直接对标7️⃣🦌CUD➖A，通过兼容👨🎤部分CUDA A📝🍵PI和自🧚♀️动转换算子🚞，降低开发💸🤒者迁移⚠门槛🇨🇳🏒。美国及其盟友的🇫🇮网络安全完👨❤️👨全取决于美国在A🔹🚠I领域对中国的领🌹🔤先优势🚐🧣。然后，📓🇰🇲让所有📒🇧🇿专家模型同🎖🚟时扮演"老🌊师"，V🆑4基础模型作为"😖🇬🇺google搜索优化学生"，通过🕠🗾最小化学✝🆗生与各👡🤱老师之间📚的反向K🍗🌝L散度，让学🚆生同时学习所☀🤷♀️有老师在各自👃🤪google搜索优化擅长领域的输出概🇽🇰率分布——最终💇，十余👨🔧个专家的能🦉💎力被整合🔢进同一套参数👩🎓😑。
