（来源：上观新闻）
Q3推出了"全📝🏠家桶"⏮🇮🇶：文生视频、🦍图生视频、🇧🇳参考生视频🇬🇭👋跑在同一架构🇬🇺🇹🇭上，外加6大特效🔢（粒子、流体🙁🚼、动力学、运镜、😲▪转场、光影）、💽💂5类音效（环境音🍬⛓、动作音🎆效、拟音、氛围音🚬、情绪🇬🇾🥍音效），以及参考🔆音色、首尾帧🇰🇿生视频、🇨🇴🦘口形同🇹🇩🤛步、智能超👨❤️💋👨🎤分等能🔕力，通过S🏴aaS🎱（Vidu A🤩gent🥇🇬🇺、Vidu 👺Claw）和M🇺🇿🧞♂️aaS（Vi🥤du API⚫🇩🇴）同步开放🇵🇫。
但我们现在😍知道，🎅用 CPU 来🃏🎑训练 AI，本⌚质上是个非常低效🚯♋的行为🕉🏜。但同时💎🧷，也带来一🏫🕔个问题：资源和能🦒🌁力，会不会越来🧖♀️越集中😇🛣到少数🐊人手里？🇪🇷这些都需要时间来😧🇺🇾回答🥪🤞。如今行🇾🇪业默认每🎆🤸♂️1-2个月就需🕞💂要更新一🏳️🌈版大模型出来🤹♂️，否则就⚔🛶有可能掉队💰。在 GPU 正式🍴开始干🤖👨🔬活前，CPU 🇨🇨需要干一大堆活⤵🕔。原因很🧭简单：任何大👅🇧🇳额激励计划🏣🇳🇦，都逃不开人🕢♦性与机制的🧖♀️双重考验🤭🏗。在这样的背景🇩🇴🍝下，平庸🌵👀是不可能突围🎦的🍐🏖。一是长尾需求满足🇸🇮。卡尔声称，这🇲🇽💪些措施旨在“🎺保护美国🇮🇩🙏网络免受🈚侵害”🦌。而且未来的软件🍵形态会发生根本性🚩🚌变化🦘。从iPh👩✈️🕶one到Ma🇻🇺c到iP🐑ad到W🇬🇺atc👌h，大部分印🤩度客户都是该产🇰🇾品的新用户，这非🇮🇨常有利于安👶装基数的🇮🇪🇧🇴增长🐑。
