（来源：上观新闻）
这意味着，🇸🇷🎭单节点硬件对🍊🇹🇴超大容量HBM的😟需求强度可🎇🇰🇷能会被削弱，但👗⛵AI终端节点的部🌳署基数将呈指数级🐺爆炸🇫🇲👨。所以，ACC🧵🚵♀️EL具备大规模量🥯🇨🇬产的条件，不仅可🈂🏌以将成本降👩🎨至英伟达H200😹🧤的1/10🍉🌗，而且供🐇应链也可以做到完🚞全的国产化⌨👔。随着A🤭I能力不断从云🧰🍚端下沉到终端👁️🗨️设备，数据的🤮产生、传输与🇵🇬🖤泛站使用路径正在被2️⃣重新拉长：传🇻🇦🧞♀️感器采集数据，🇧🇴经由无线连接上传🇬🇾至边缘节点或云🕦🛥端，再进入模型🕧进行分析☃与计算☎😲。
这一逻辑与特斯拉🇸🇨♓（Tesla❄📯）从FSD🗒（完全自动驾驶）👩🦰🕧向人形机器人 O⚙ptimus 📿🕘延伸的🌹👩🦲思路相似，🇺🇲⏫两者都是坚😊☕持通过💭🔁‘纯视🗼🚸觉感知算法🌽🌲 + 🕑🈹物理世界真实数据🦎泛站’，来🇷🇸😸驱动人形机🇾🇪🇹🇬器人走🕑向通用智👢👩👦👦能🇫🇴。基础设施层面📎 我们正💸在对技术📧🔙栈的每个层级进💦行优化，涵🌥👨🎨泛站盖数据中💳⏮心设计、芯片、💌😌系统软🎪件、模型架构及♒🇭🇷其优化等各😣👩👦个环节，并已取得💢显著的运营成果：🐫🍀 自年初以来🔐🚒，我们🇹🇳💚已将主要区🕝🐗域新GPU的🔣ℹ故障时间缩短近🥾20%🗳👈； 位于威斯☺康星州的Fai🇿🇲✋rwa♏🏎ter数🇦🇸🤗据中心😽🇧🇭提前六周上⚓📌线，使我🍺🈲们能够更早确认收🌫入； 🔗得益于软硬🇬🇾👨❤️👨件协同优化，C🇲🇵🦏opilo🇬🇲t最常用模型🚥的推理吞吐量💼提升了40🏴%； 本🏅👋季度新增超过1吉🧙♂️瓦（GW🐌🌌）的容量，整体😡⚫规模有望在两年🍸➿内实现翻🈸倍👩⚕️。
