（来源：上观新闻）
通用性该用在越混👞👨👨👧乱、越需要通用能🕶力的地方🥮👹。《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❕🗾。2025🦹♂️年，Tera💑👩🍳dyn🛋🌯e收购了🇸🇪👩👩👧👦Quantifi💲😭 Photoni💆♂️cs，并与德国💆🙂fico🏃nTEC（现为🇫🇴中国Robo T♌🌀echnik旗下📝🇻🇺子公司）合作🐑。
从更理🔫⛄性的层面🇵🇳，切入To C🧚♂️家庭场👨👩👧👧🙂景也包含着许🔲🥒华哲的商业判断🚣♀️。对接五家供应商意🇰🇪🇱🇾味着要集成😋五套独立的结账流👩🔬程🇷🇴🤹♀️。一、错位与断🏋️♀️裂 把这四家🇵🇲🆙公司放在一👱♀️🇱🇺起，会发现这🧶样的"死亡🇸🇯🇦🇪"绝非偶然，它们🥵处在同一幅🥉🔪产业地图上🖌，分布在两🍃条不同的主🌏🔐轴上👨🦳🇳🇴。预训练🇸🇮现在还是有一🚴♀️🍗些卡点的🇺🇦🐧，比如说🧪🍣模型的选择上🧰有很多种，💗市面上有用🏋VLA+V🇬🇲🏋️♀️LM的，也😰有世界模型的，还🔰🇹🇨有VLWAM，🇪🇹就是V🚮💭LM后面再内8️⃣🌆嵌一个世界模型💂🇷🇪。Cha🥕tGPT 上线🏣前，此类岗🎋🇧🇿位年增速接近 🕳👩5%；上线🛋🔏后急剧下🔎🇧🇻滑，I↗T 服务与软🅾件开发行业就业📜🇧🇮增长几近停🚬滞💱。
