（来源：上观新闻）
GPU仍然重要🤱，但它已不是整🇹🇿个AI🔵基础设施中唯一的💱瓶颈📼🤹♀️。谷歌用投🧲🏛资换来了 An♨🆙thr👖🖨opic 对 T🖥🈁PU 🛢🌄的长期依赖，An🚍🌞thro⏱pic 用股权换🖋来了生存和发展的😸空间🤲。这一做法📏的直接⛲🏀意义在🥫于：在🥢晶圆投入量👨👩👧👦😁不变的前提🧗♀️下，英特尔有🖍效提升了每🇧🇸片晶圆的货🔓币化效率🧔，减少了良率📼损耗对📝营收的侵蚀🖖👾。尤其是在中美AI🕴竞争的背🕝景下，像Man🎪💩us这类企🧡👩✈️业，在👃中国境内完成技🛢⚱术积累、产品打🎳🌏磨和用户沉🤒🐰淀，它的发展并不🇺🇬是完全依赖🇦🇶🚦于自身，👞还依托了国内的🇺🇸泛目录排名代发AI基础设⏹📃施、地方的政👨🎤策和资源📶等🏆。
最好的情况是“🍦两者都保”👳♀️🏹。当AI数据🇦🇱中心的算力扩张🍎推动CPO🏃♀️🎢走向量产，一个🎍被忽视的环节正🚓成为整条产业链🥎♍的瓶颈所在—🤷♀️🇲🇨—测试😯。亮点三：A🇴🇲I走出商业场😲景 字💣节跳动的🍨技术创🎰🔵新不止于大🎌模型参数的🖲提升，更体现在对🌠真实社会需🙁⏯求的回应🧮🌱。"CPO⏲测试设备供应👩⚖️链全景表"—👢😮—涵盖👆🇻🇳光学探针、计量仪👧器与系统、🛥🥖自动测🔣试设备三大🕣🧺类别的供应商分布🇿🇼图 市场机会窗🇰🇷🌵口正在打开 芯片❇🚁设计日趋复杂，🚧SoC测试🕹难度持续上🚥升，单颗芯🈲🔸片所需的🇬🇭测试站数量和总💴💥测试时5️⃣间不断增加🔖🐴，测试🧱🌁设备在半🇧🇫导体设备资本开支🌷👨👨👧中的占比随🔋🕊之提升📆。
