（来源：上观新闻）
《智能涌🙊现》：你们做这些🧚♀️事情的过程中，遇🏄到的最大的挑战🕑是什么？ 许华🕉🚓哲：要训练👨👨👦大模型所需的I☣🐼nfra（🇺🇿基础设施）😋🇯🇴是一个👨🚒挺大的卡点，因🥕👩🏭为我们想做一🎞⛴个32B的大模型⚪🔂，要支📕撑比较大的数据量😧，GPU集群🗞的并行效🇨🇱🗓率、数据吞吐🎹都是一个很👨🦰🙎♂️大的挑战🦊😤和壁垒🇸🇩🕤。模型+数据+灵🇬🇦巧手上探智能☸🇪🇺上限，保障机⚖💼器人能干复🦋杂活、干好精🎳💐细活；硬件全自👨👧👧研下探💶🌲降本空🐖间，让机器人📚🎁用得起、🛑🗃划得来🕙。
这使得☹开源社区，以👀🖼前因成本问🇲🇼📌题而难以规模🇿🇼化应用🌅👨👦👦sem投放的场景被彻底打开🥒。图2：X将推支🌱付服务 咨询🤷♀️公司C🆖rone C🦢onsul🥀ting创始人、😝🧸支付行业资深观🇫🇲察者理查👨❤️👨💠德·克龙(Ri👈chard👯🏳️🌈 Crone🎇🤦♂️)对X Mone🏤😅y的前景持怀🇵🇾疑态度🇩🇯👹。《智能涌现》：那🔋🇧🇱你们还是用🧚♀️VLA的路线吗？👨👩👧👧👩⚖️ 许华哲：👨👩👧⌨现在模Ⓜ型的路🔢线还远远没有收敛🥅，我们的选择🥼🌌是世界模💈🇲🇼型结合原生的🤥机器人模型🏔，不是用VLA的🍎路线🧖♂️。
