（来源：上观新闻）
在软件和硬件👁️🗨️优化端，C🍤🔒opi👡🙎lot中🚸🥙使用最👨👨👦广泛的模型🖐已实现🏒40%的推🌍理吞吐量提升♿🚺。论文给出了一个血❇🕵️♀️淋淋的例子：判ℹ断一个Tr🇲🇲ans🐧form🇺🇬er是不是一🧗♀️👳♀️个“废话篓子”—➕🇦🇪—也就是说它👨👨👧👦👩🚀识别的👩🏫语言是不是空的🍅。原本电子芯片👠🇹🇹是依赖于🏢🇵🇬晶体管微缩🥾google加速技术来实现🏌️♀️🇰🇷性能的提升🇦🇪和功耗的降低，但🦷🎓是随着晶体管微缩🇰🇾逼近物理极🧭限，功耗墙问🤾♀️📵题将愈发🎺凸显🦁🖋。但是根据网💞🇧🇻友最新反馈，似👱乎这些📻年随着电商的发📤展，删差评🧢🇳🇨这件事🐿🇹🇳也有了产💁业链🇪🇷。
现在，比较熟悉🇹🇨的模型，大💥约 6🐦🏧 个小时就可以♾️🤛从 CUD🚧🈳A 迁移到 🥺CAN🇰🇷N，比如千问 3🛠.6；🎱模型架构比🏯较新、变化比较🇯🇪💓大，可能需🍲要花一两周时👨👧👦间迁完🇲🇼。但如果从🧓🏔更宏观的视😄🈺角来看——这🇬🇷也正是你更深层次🤗🇨🇦提问的方向🧷，萨提亚也会🍲补充——我🈳🦶们需要重新🇦🇷🇧🇫思考：当🖥业务模式长期🇬🇹🎶以来以席位计👖💍费，而突然间😗🔔，完成工作、提🥪🇬🇧升效率的方式🇬🇸变成了🐱"一名🕖员工加一个智能🥬🇸🇱体"时，意味着🆙什么？ 🚲在我看来，这意味🇰🇭着业务🇧🇦模式将🥩转变为"按许可⌨🍽证+按🤼♂️消费量"的组合，🏤且这种模式适用🇨🇩🐧的范围将远🎥✒比人们预想的🔘google加速广泛🙌💘。亚马逊A😸WS同样受👧🥂益于AI工作🖐🍽负载迁移，🏴🤦♀️AI需求持续👫😞推升企业云端支出🇪🇷。
