（来源：上观新闻）
尽管短期内英🌿伟达在高端🇳🇫训练G🇹🇯🔲PU和CU😏🥜DA生态上的优势👩⚖️😃仍难替代，但推理🇱🇺市场，这个远比🚊训练更🇸🇨广阔、更具🇦🇴⚙持续性的市场🛳的游戏规则🇲🇫⏱正在被改写🌤。它能不能访问🌰🛬内部文档？能🤦♀️不能理解组织权🕒限？能🗺不能接入审批🎣🇵🇼流？能不能在🍧群聊里被@后继续🍏🈺推进？能☂🎠不能识🅾别不同部🥅门的协作习👨👩👧👧🇬🇭惯？能不能在不泄🔂露敏感数据的前提♈🇴🇲下调用🔍🚟外部工🐼👄具？这些都是🍎🇿🇦企业在选择一⛹️♀️个 AI 加入🚳🌪到工作流🎈需要考虑的问🎑↘题👏。
航空航天领域💅技术壁垒高、🐰🔵自主创✋📶新迫切，🇧🇪具备很强👦🥋的硬科技🌼🇧🇼属性🉐🔂。ASIC路线的优📕🐅势是能效比🎪☦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✅。
