（来源：上观新闻）
场景理解👨💼🇪🇺、工具链和用户🏎🥽粘性，这些东西🍫比模型跑分🇨🇮更难复制，也👩👩👦👦更难追平👆。其声量从1🎮月的55.3🕓🥘万升至2月的26🦃💊7.6万，3月回〰🇸🇭落至38.🈚✋8万；🐴MAU也从👩🌾▪6760.6万😺升至1.🧞♂️30亿后👨🏭回落至🦚7856😯⬛.4万🦑👨👨👦👦。ASIC路线（🇺🇦🦝TPU/Tra🔸inium）的核🔭🇨🇰心在定制化芯片设🤸♂️🇸🇦scm计，英🇸🇸伟达G🤞PU路🎪🔊线的核心在生🗻🇲🇰态软件栈🛁。
更何况，中💒国同行也⛈🗾有不少与📇英伟达对垒的底🇫🇮🚶♀️气👋。特斯拉自😴研的Dojo超级🧻计算机主要👦🎁用于训练端，🇮🇶⚡推理端仍🤾♀️然高度依赖英伟达❕🦊GPU🇧🇫😛。摩尔线程🦞、沐曦👋股份、天数智芯♋🇦🇩亏损同🍖比收窄，壁🇦🇹仞科技因研发👩🦰开支增长等影响亏😨🇨🇬scm损规模有所扩🇷🇸🔏大⤵🌏。更需警惕的是🥁🦄，AI往往会👤“迎合”用户，💟即便无法准确判断👳🧜♀️病情，🤐⬅也不会直🇫🇯🌇白告知“不清楚😬👨🦰”，而是基于有®限信息给出模糊建🍡议，切勿直接作为👡👮诊断结论或用🇪🇷🍪药依据✏。种种信🏇号都指🌶💸向：随着🎎🍼模型能力持续🇩🇿迭代、🐊产品间🐼差距逐步收窄，🍹应用落地、用户🔮承接和商业化🍞验证已成⚗🇳🇮为这一轮竞争的😐🚊关键🇹🇭。
