（来源：上观新闻）
不过，👨👨👦👦🔎在邹天琦💶看来，对🌂✉于客户而言，将现😍🇦🇺有AI模型迁移到🐥💪光学计算🎓👘芯片上的🛁🎑学习成🇬🇾本和迁🕯移成本是可🥛控的，客户可以做🍕🍝到“无⚓🈷感”使用🚆。我们需要🧙♀️✔权衡：多少分配🕔☪给现有客户需求🌺🌖，多少保留作为🔯💱整机架销售，⌚📘以及现有Tra👩🏭inium🔈🚺客户中多少🐾采用“🙆♂️🇻🇬芯片加云基🚁💉础设施”模式👨🏭而非仅购买芯🎗🥟片🎉。
2026日历👨🚀年全年，微软预计🇸🇸🇲🇽资本开🖕🕯支约达🇩🇲190🌆👷0亿美元🤡，其中约250亿💱👩👩👧美元来自更高组件🎒定价的影🏪💯响😰🇧🇬。相比之下，规模相🤧对较小的谷♦歌云在第三财🕣季狂飙突进，宣布🇻🇦🇳🇫营收增长63%，👮轻松碾压市0️⃣👋场预期🆓🧯。随着AI对于🤖9️⃣算力需🇸🇭🙇求的飙升，以英⛷伟达GPU为🕺🔜代表的🚦😲电子芯片功💾率也在🎠快速提升（比如🧥H200功率为7😅00W，🇸🇽Vera Ro🦟bin的功率就已💳🇸🇱经高达🧖♀️🇭🇰2300🎈🚮W），6️⃣🎎带动整个AI系🔶🇰🇵统对于电🎥⚾力的需求暴涨🤕。
在AI芯片🥅👡组合上，Tr🙀ainium加G🇹🇯ravi🇮🇱😉ton🌶让我们处于有🧘♀️利位置，✉👉同时我们与N📳VIDIA保🕹持深入合作🏆💴。Goog🕸🎈le Tur🇲🇭boQuant🇨🇺🌟算法通过引入🍋“随机▫▪旋转（Rand🎳om Rota🕳🚩tion）”🐥🗄的数学⚽模型与Pol🇻🇪arQuant🇦🇸技术，👽在零精🕍9️⃣度损耗的👨🚒🎉前提下，成功👪🧣将KV C🎹🦎ache的内存🧙♂️需求强行缩减至🛠🥎原先的1/👨❤️👨↪6，并将注意🔂力Logi🥜🍈ts的计算👨🍳➕速度最高提🏖升了8🆓🇺🇾倍⚙2️⃣。
