（来源：上观新闻）
作为软件工程师😑🛁，过去几年🍢大家大概都有⚜类似的👩👦👦经历：第一🥧次接触 AI 时🎤🌧火端泛站，其实🚒✖并没有那么惊艳🕢🥫。” 于是，团队🥠📎决定将自己的实🕚🧯战经验“👩👩👧👧🎯算法化”☘🇸🇸。10 天🍡做出 Claud🇻🇮👛e C🤶📟owork M🚹🐮att：⏬🤸♂️外界一🦋直流传一个说法🎯🚌，说 📑Cow🔝⏰ork 基本是📜在 10 天🔻🌠左右“🈁♥写出来的”🥂9️⃣。对于今天模型🚿🐾圈的人来说👾，诚实是个更🦝加稀缺🕵️♀️的品质🍺🥕。因为模型不🤸♀️🌎是把前⏭文当成🤡🇦🇶一篇文章粗👑📫略扫一眼，而是🕟🛏每生成一个位置🏯，都要和前面大量🥞位置建立关👨🏫系🍃火端泛站。
为了比对手快上🦋🇿🇦几个微秒🔙（百万分之📦🌠一秒），顶级🎠🧼机构曾斥资数🇦🇩😻亿美元在🕙🔎大西洋海🌤底铺设笔直🏴🥚的光缆，或在交👨🦰易所附📿🇨🇳近建设微波塔阵🇧🇶列🧁🎗。它们曾并称“☁🍵房企三大🐚顶级内刊”☎。你在本地电🐺🧗♂️脑上，它就应该👂在那里🧖♂️。这件事的战略🌽🏁意义，比V4本身🍲🌽的产品发布⁉要深远🔟🚶得多🔮⚖。但 Ge🌇🍆rko 🎬👶的逻辑极其严密：🦝🔵随着全球 AI🛠🍹 产业的计算♋🇸🇽重心逐🤸♀️🍶渐从“🏐⛱模型训练😟（Train🇨🇭📧ing）🗾”向大规模的“📯😗模型推理（In🍅🇺🇳ference）🍨火端泛站”转移🗑火端泛站，金融🍒♍市场对高密度、低🇧🇸🧖♂️延迟算力的⏬🇸🇦需求将呈指数🇧🇲💂火端泛站级爆发🈹👨🦱。
