（来源：上观新闻）
第三，从数据角度🌂🏴看，通用性需要🕓有丰富🖌⬅的数据🇧🇿，混乱的家👩💼🐿庭场景恰恰能提供😞丰富的数据🔁。《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Infr🇫🇮a（基础设施）是🚘一个挺大🇧🇾的卡点，因为🏚🌋我们想做一个3🇸🇮🦆2B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🇬🇭💨。
GPU🙇♀️ 负责🇲🇷并行计🈲🌚算，CPU 负责👻任务编排👨⚖️。作者也审慎强调🌋，50 万🙉缺口不等同🇨🇷于 50 万人ℹ失业，📽AI 之外的税🖖🚅泛普软件务政策变化🕐亦可能是👩💼🥽干扰变量🧛♂️2️⃣。今天起💇步比202👨👩👧👧🐻3年更好🤯🧬。供应链😩端同样不轻松🚃。更早之前，📷☢有一家🐪公司被定义死亡更🗝⚒加悄无声息——甲👠骨文，全球📽🇳🇵最大的🥠数据库🖖软件公司，在🇺🇸♣AWS崛起🥈🐋之后被认定✉👪为遗产公司😦🍥。苹果在这个领域的📋🎬布局，至少🌫⏺在方向上与他的个🏇人志趣重合🇺🇳🦢。数据显示，2🐆025年🇳🇮💿全球AI助手已🇹🇨达2850🌀🥔万个，预计2🇦🇽030年将跃🌁升至2🎼🇦🇼2亿个🤔💎。
