（来源：上观新闻）
随着 GPT💢5️⃣ 等超🔷💎大规模模型进入推🇮🇲理高峰期，以及分🚆🇩🇴布式 AI Ag🎚ent 🦁的普及，🔈😮数据中心（DC）🍋🇧🇮内部以及🎂 DC 2️⃣之间的流量增长🔏⛑率（CAGR📘）已突破🥫 60%👨🦱♟️。走出这场隐形的🌬“饥荒”，需🇷🇸要的不只是数据🇷🇺😣规模的扩张，而是✒一场从感📴🎒知到认知、从记录🚟世界到建模🇰🇿世界的范🌲式跃迁🥛🛑。
库克多年🕕来对他信任🔐有加，最终🔆🇧🇶将其推上🐙⚾接班人的宝座，也📼和这种性📈格的贴合不无关🇲🇼💽系↪。在这个空间里，😛它们不再是不同🇪🇪👩❤️👩类型的数据🤪🇭🇳，而是🇦🇼🔕同一个世界在🥤不同维度上的表达0️⃣。随着大家开⚛始把GPU当作🏵🐩可靠抵押品来🧰🔕评估，收益率一直🚷在走低🚃。再搭配 5🇧🇻.39 毫👩🦰米的机身厚度和 😱279 克🙁🐔重的机💝👛身，托🤳🥅尼把它拿🚹🥕在手里的第一印💫象就是轻薄精致🕺，不会有任何负🧡👩👩👦👦重感🎾♓。
Zhi👏🥏bin🧁 Xia😈👩👩👧👧o的建议是：🇬🇫🚔数据中心必🇺🇬🔓须能容纳未🇩🇯🇲🇹来两到三代GPU🥇的功耗和互联需求🇧🇼，同时在软件层面🛎建立自动优化的🇿🇼AI工厂运营体🙅♂️系😽💨。12月🧟♂️👧30日，🧩晚点说《Met🔊a数十亿美元收🍒🇮🇳购Manus，👉❣肖弘将👃❓出任Meta🥦副总裁》🙇🇰🇵，Manus的资🚌👩🦳方真格基金🏚说《M🛴anus团队加🔪🤡入Meta👎，一群年轻📪人的十年》🧥。超过95%的🇦🇬😜受访者将 ™🦓Seedan🇸🇭🌟ce 列为主🤹♂️🧸要使用模型，几乎🈚🛫等同于🥅🐖“全员覆盖”🥤。
