（来源：上观新闻）
Stephani😞e Zhan：🦁🇹🇰我的确认为💮🍜这种推演🇬🇳看起来非常🌐🐊诡异，因为💢🇱🇸你基本上可以设🔲想——我🔜👩🏫并不认为，你可🇭🇷以从某种✅📲意义上设想完全🔴🖲基于神经网🇦🇺络的计算机🔩。这意味着，真正🙎♂️🎥决定AI🎎🗳商业化速度的，⌨不再只🎽🌌是GPU能把模👩❤️👩🏋️♀️型训得多大、多快🏅，而是整套系统👤能否以可控成👲本、稳👨👩👦👦定吞吐和高👤利用率，把模型🇲🇶真正跑起来、用👩🦰起来、赚到钱💋。
(来源：MIT)👨👦🆑 Tuomas🇸🇯 Haarn🛰oja 同🐉样毕业于伯🤚◽克利，师从知名😥 AI 学📸者 Se📱rge🇻🇳📥y Lev🅱😖ine，加入 🌼Eka 前曾任 👎Googl📘e DeepMi💔♍nd 资深🎬研究科学家🍯🥩。现阶段客户研发设🥘计主要👳♀️聚焦可插拔光通信🚎方案；同🥦时联电♒正同步布🎫🇬🇬局混合键👯♂️🇵🇼合、硅通孔（TS👯♂️🇸🇸V）、小芯片集😸🖥成等核心技术，♋为后续🙎光电共🇧🇩🇲🇶封装（CPO）产🥳业应用提前🇧🇼储备技术能力🕛🌹。
