（来源：上观新闻）
在 GP💰🧓U 正9️⃣式开始🚻🌽干活前🥟，CPU😦 需要干🔺💻一大堆活🥡。假设他⚙🚡们现在采购了昇🏣🌭腾服务器，部🛏署了 D🌍🇳🇴eepSeek💯🇲🇻 V4—🌟🛎—模型的💂♀️代码生成🛐🦔质量会🌩🇰🇾比之前那🌼个半年前的🚿老模型好得🏹多，但那个🐤🤰九年前的财🇱🇸务后台系统👕🐂里散落的隐知🚷🇨🇩识，不会因🖊📋为模型换了就自动🇷🇸消失🇰🇭🇲🇦。此外，量🤤🏔子程序🇵🇹编译与经典高性能👧🏴编译的深度兼容❕尚不完备，限🇬🇸制了经👨👦👦典量子混合计🇰🇳🐱算任务的全栈📯⛰优化空间🚓。一方面，头部大↔🗼模型厂商通🤽♀️常要求🎂长期合同以锁定🔇🇳🇫算力，但🐌🇺🇦云厂商却👟因此要🎿背负长期🚮👨👩👧👦且沉重的数🍍🆎据中心建设👆成本🇳🇵🇧🇩。这不是🇧🇻什么缺陷问题，🌠🍇只是我🍳们低估了需求🥜。
模型训练现在🐫不只是“喂数🇨🇦据”，而是要🇭🇳🛁在环境中🎌反复试♐错、评🌩🅱估结果🎊。V4 的 10🚁0 万 t👥oken 上🇧🇯下文窗口确😲实是一个有用的能🤹♂️力🇮🇴。而 Open👘😃AI 的策略完🐂全不同🇲🇫🥺——他们在算💉力上是“极🇦🇱🥜端激进”的，👎😌大规模🛩采购资源➖🍚，从 Mic🌯rosoft、O🦴🎨racle，到 🇳🇨SoftB🥘🔌ank，🎚再到 Am🦇💂azon 的🔯 Tra🏤iniu😣m 芯片，全👨🏫🕸都在押注🦍。但有趣的是——没💃🧿人真的在乎🇻🇬这些“旧🥪♨一代能🇧🇿⚜力”变便🐴🧩宜了🛫🕖。这两个🏠👓收购说明：大模型🎀厂商不🍈⚙只是在做 AI 🎴模型，它👲⛵们在整个软件开🎈🐹发的工🇽🇰🎀具链上不停地加😔大投入🦵🛎。
