（来源：上观新闻）
报告里有🙎一张对比🏄♀️👩🏭图，展示了不同🇧🇦模型处🎗✌理一张800×🐤👜800分♈🙆♂️辨率图像时消耗的🛠toke🌟🐉n数量✉。4月底👨❤️👨🇦🇽，硅谷1☸01与Po🇵🇰wer🇱🇹 HF在硅谷👽联合举办了一🌎场围绕数据中心🍶🐨展开的🎥活动（😻Sca🌴🤦♂️ling🌍🕘 AI：🧵The 🎮🥍Infrastr🕛ucture,🛒 Energy 🍱& C🗺🎇apital 🚛Trian🇸🇲gle🏌️♀️🐣）📝👩🎤。
随着 G♟️🈯PT 等超大规模🇲🇱⛰模型进入⏪🗼推理高峰✌期，以及分🇨🇮🇬🇩布式 AI 🇹🇳Agent 的普🦡及，数据中心👝🕓（DC）内🇲🇽🏗部以及 DC🇸🇲 之间的流量增👻☀长率（CAG®R）已突破🇲🇹👩✈️ 60🤘%🇨🇰。后壳上😂🦆很多结构，用于按🥘💔键的时候🏃♀️来支撑力量，🚯中间还特意设计圆🏳️🌈形，刚好🌮盖住牛屎封📀装🇳🇦。
这个方向🌫的重点是让图像🤨😘本身成为思维链的🕞一部分，模型🥀🚴♀️seo和geo是什么意思可以在推理🇬🇼过程中生成新的👩⚕️🔦图像、修改图像🇹🇻、对图像进🇰🇭👩👩👦行操作😬🥌。理想主🦎义者划着🛍🇱🇾小船走了，👨👩👧👩🎓但资本的大船还🇭🇲在继续航行💵。至于为什么在训🌤练参数数倍🇨🇮🇸🇬于Seeda🗒🥖nce🛎的情况下，其🌤🇫🇷表现力却未能跟🕖🇱🇻上，姜奕祺分析📃💷或许与数🇨🇾🇩🇪据质量有🌵🧘♂️关——Hap🙁pyHorse在🇱🇧☺短视频⤵数据和影视级视🇦🇫💵seo和geo是什么意思频数据上☺，与字节🤲😲、快手都存🇨🇵在一定差距🐸⬜。
