（来源：上观新闻）
专注AIGC🚣技术的专业社区🥍，关注大语言模🦖✈型（LLM⛎🏒）的发展🦹♀️🧶和应用落地，聚🔸焦LLM及🚰AI技术的市场研🚇🧓究和开🈴发者生态🧞♂️，欢迎关🕸注！ 沉浸在用几🆓👏句提示词🌪👐就能唤醒通用人🎮🧟♂️工智能🍴🔟的错觉里，📮只会让开发💖🇦🇱者在面对复杂的企🌱💽业级需求时🇧🇿束手无策♥。现在的机器🚳人能做🤞任何一个单一步🚶骤，但没有机器人🌟能像人一样，⤴🐂从头到🏟☸尾，带着这⛴些“任务间🧲的缝隙”🎶把它完成，我🇸🇾认为两年后的机器🌮🚃人能有这个🇧🇱🕵️♀️能力🏫☔。
每一家的😥回归，都建立在👎长达多年的技术积⤴累和研发投入之🇹🇰🍜上📚。AI 时🆚🎑代来了之后，💩那件事发生了🚣♀️。Dasse🤦♀️n对《华尔街日📺报》说了一句耐🙇♀️人寻味的话："⛑👯如果客🇺🇿户需求👕增长超过我们🔔🏰的预期，我们会👅想办法👨🌾满足🆘👮♀️。这些钱最❎终都要流向芯片，🔽🥥而芯片的源头🐃是光刻机🐃🔢。
随着AI数据中🇨🇫🌶心规模持续扩张🤧，传统铜🦡🇹🇱互连已逼近物理极👨🔬🔳限，共封装光学（💋🥐CPO）被🅿业界视⚙🇩🇯为下一代A🚪I基础设施的关键🇪🇪🔊互连方案之一🔼。没有人把它😼请回来，是♾️😣 AI 把🇧🇦*️⃣它推到了台前🇻🇺🔯。作者 | 毛🦕心如 具🦓身智能行业正处于🦕一个极其🌲尴尬且👦痛苦的十⭕字路口🔹。
