（来源：上观新闻）
不过，在邹天琦🎐🔍看来，对于客户而🥫言，将现有🧨AI模型迁移🙏🥈到光学计😷👩🦱算芯片上的学🛑🇹🇳习成本💹和迁移成本是可🐝🚣♀️控的，客户🥨可以做到“无感🤹♂️”使用🇱🇻。特别是对于A🇦🇩🚒I计算来说，😩超过80%的能耗🇺🇳和时间🌽◀都浪费在📔了数据搬运🇱🇸🐭过程中，这也正是😻“内存🧻🛁墙”的由👨来🏗。
净增的🚑🇨🇲 2200 亿中🦠，Anthro🐶pic、M🤪eta 大概率⌛🇵🇪是贡献主力，但🧼同时其他客Ⓜ💼户中，新签的十🎫🇩🇰亿级别大🍣单也不🈁少，以及☂🇱🇸还有老客户额🅱🧺外添加的新➗🇵🇸需求🥈🇨🇱。
这事现在已经是🏕确定的方向了🍊🥐。由于光子传🇵🇸播过程中几乎不🏰🇵🇬产生热量，🖐👨光计算🦡🔜系统的能耗主🎈🇮🇱要来自光电转🇫🇰☘换环节，而非计🍅算本身🥟🇦🇽。在大规模⚒芯片集成方📦面，光学🕯⛹️♀️计算系统还将面临🇪🇹光路对准与稳🚺🧚♀️定性、🥩🇮🇶器件一致👨👨👧👧💓性等影响计算🌼精度和🏨👨🦱封装良率的❓💬问题🇦🇽。
