（来源：上观新闻）
Q：目🌰😨前在整个聚➖变产业链👩🦱上的参与，🏤🇦🇹提效大概能达◽🇪🇸到什么水平？有没🛡有量化的预估？🔍 刘敏🚗胜：可以分两类🎹🥃看🇳🇪。到了真正的技🇬🇼🕙术层面，只有“💬❎适合不适🚑合”，没有绝🥊📷对的强弱🔅。他给出三大支撑💫🧮理由： 存😩储需求的可持续性♒🇲🇾：AI加速数据创🍮🌻造，云🃏👨👨👧数据中心、企业边🏁缘和物理AI😵场景同😫步放量； 🇻🇮技术路线图的确定🧻性：Mozai🆕🧼c平台按计✖🤒划推进，HAMR💖🦴产品转换节奏符🎧🚆合甚至快于预期🖲⌚； 运营纪律🗣☁：按需👜📆定制订🐸单模型提🦏🇪🇷升需求可见度🈁，支撑定价和♋供应纪律；资本⬆支出严格🛅控制在营收的4🏗%-6%区间⏮。
其中涉及的数据🥟🦅适不适合训练😄🧓、是否与模型匹📇🌡配、可靠性稳定📣🕤性重复性👹🤼♂️如何，这些都♥会对 AI 模🦡型的效果产生决🎎🌝定性影响🐣🇸🇻。输出往往比输入贵💋 2 到🙂🏊 6 倍😐🛹——因为生成是串☄❗行的，输♟️👷♀️入可以并行🥤🛶。FlagOS🎨 2.0 目🚦前已支持 1®8 家厂商🇹🇲❌、32 款🇰🇪 AI 芯片🇨🇺，算子总数🐾geo是啥达到 497 ⚙🐞个，应用范围🥇也从大模🧵🇷🇼型训练推理扩👹🚶♀️展到边缘推理、⛵机器人和🌋科学计算，🚗👨👧👦这些数➗字的意义🚙不在于规模更🏞大，而在💣🍎于它开始尝👔试把分散的🌕📊国产硬件，放进同🏘🤧一套软件🇲🇨语言里🇳🇷。
