（来源：上观新闻）
说到底，那1个💝亿点燃了第一🧟♂️把火，火能烧多旺🗻多久，取决于后面🥗💕添的是什么👩❤️💋👩柴🕦。想要训练更🇯🇵✔大的模型？就得用🌮上更多更强的 C🇪🇸PU🙂❇。随便选一个能力基🧶准来看：过去达🇱🇮到某个能👰力水平，可能需要♋🇭🇳非常高的成本；现👵在，成本↗🚡可能已经降到🤦♂️🌋原来的 1/10🥣0，甚至 1/1🇸🇾000📥。
五年后🍥👨⚕️，这群"👻叛将"用30📥🏋️♀️0亿美元的营♊收给了⛏💍他答案🆖。年初，我们注意到👎🇵🇫，亚马逊🎫🤛等五家头部🇹🇹📞科技巨头预计在🇱🇾2026年合计↪资本支出达到6🌝000亿美元至🇳🇫7000亿👩❤️👩🐭美元🛤。” 以下是提示词🦚和视频内🙁🇬🇫容：狸花猫正趴在🌻阳光洒满的地面📑，另一只折🈯🇬🇹耳灰狸🤐👭花猫装作👩🎓无意经过，🤞结果却用屁股🇳🇪🕵️♀️坐在了晒太阳🤱🇹🇱的狸花🥪🤦♂️猫身上，📃🎠被坐的小猫生🈹气哈气🆑，两只猫随后打了🇵🇭😱起来🇿🇲🍬。
整理｜👪🙋冬梅 如果把过去🛸两年的 AI 叙🕚🕚事拆开来🥮🇳🇪看，一个趋势已经🇫🇴越来越清🎇晰：真正的瓶颈，🎁正在从“模型能力🦕”转向“资源分配🇰🇳”🧸🕹。过去近5个月，👢在外界对D🤑eepSe🦕🛍ek“迭代放缓🇧🇫🏤”的持续质疑😗中，业内却清🥤🚙楚：Dee🐮pSeek🐔♿的攻坚，并非单纯💶在调优模型🇵🇱❄效果，而🐗🇦🇱是要完成🇼🇫一次从🧭英伟达↙CUDA生态，向👅国产芯🇿🇲🥭片“昇👨🌾🤑腾NPU”等🗾生态的全栈迁移—💰—这是一场没有硝🌽🍂烟的硬仗🚶🐗。
