（来源：上观新闻）
对从业者而言，新🏛模型的出现不🛒是“替代”叙事🤩🧮，而是“选择🤙👯”叙事，各个制作😗团队都会🐟选择最适🎃🚕合自己🦉🦡的大模型🕶。需求端的压🇧🇳力还在🇵🇸🅾持续攀升🍇💪。照片里🤯有十几只狗，你🇩🇲🐆说“左边那只狗”8️⃣🙊，那模型就🥚没办法理解🔞💫你说的具🌧体是哪只🚣☣。如果没有🔬🥺这个统🌁一底座，所谓“🧢理解世界”，本🎦〰质上只是不📢🌾同模型🇰🇾🏋️♀️之间的结果对齐，🚬🌸而不是对同一个世🖖⤴界的统🐁👭一建模🇹🇭🤗。
拿出行服🇱🇮🍌务来说，至今仍有🇻🇺🎳些人觉得「🇨🇫💴大模型+💀🙂叫车按钮」就是🅰🔫智能出行🤼♀️🙍♂️。但从我的角度来🇸🇷⚛看，因为我做😬😘的是架🇮🇩构，背景🧧更偏硬件和🇱🇧😠软件设计，我😏能看到还有一个短🍊🌌缺：软件✒优化层，也就是能👨🦱🚵♀️够跨异⏯🈯构组件进行优化🦢的编排🔸🌶层，在AI数据🚍中心里👨⚕️这一层是缺失的🦌🇳🇦。那是供应链🛂📞追上需求、GPU🥶👷不再稀缺的时🌷间节点🗳。
