（来源：上观新闻）
邹天琦指出，光🇩🇲计算本🥟🎦质上就是模🏌️♀️拟计算🎑♌，其利用光的衍射🐌和干涉特性，在物🕵🔯理层面完成矩🇱🇦🇬🇷阵乘法🔌等核心运算，实现🇹🇩了存算一体化，🥚❔计算在🕧数据传输📂🤼♂️的同时就🤴已发生，从根本上🤹♀️绕开了“内存墙”🏡。通过将供电网络🤲🔦转移至晶圆💦背面，💖彻底解决了晶👩💼体管密度飙升带来🇭🇺的IR🗾 Dro🐈p（电压压降）🐠及前端布线拥🌹堵问题，使标准👰单元利用🧶🇬🇺率提升5-10💦🔍%，同❔等功耗下性能提🔑升最高可🔲达4%🇻🇦👩⚕️。这相当于是向市场🔞📕交底，即便🌬OpenAI🏐被竞争对手如亚马🧀逊云服📇📂务成功分流，其😸对微软根基的🤫🚎侵蚀也远🚩低于外界预期✈✋。实际上，我😖对我们克服供应🇧🇹😢链工业逻辑层🐉🇦🇬面的实体约束、完📌🔩成这一目标，感到🎄相当有信心👯♂️。“依托于现▫🇹🇨有的供应链，我🇧🇫们的电芯片良率可🥞以达到99.3%🇦🇫🇹🇨，封装良率🛎可以达😇🍨到94🥨🥰.7%🧧，所以这部分的💮🥶综合良率现在可以🃏达到90%以上🌿。
布伦特·希尔（🚭Jefferie🧗♂️s）： 艾米，我👨👨👦们经常听到🕚的一个质💐疑是：🐐AI成🆕🦚本将非常🔥高昂🔼🇲🇭。但如今🕖，这三条路🧝♂️📍几乎同时逼近极限⛰💗。其 950 系🇸🇩🦚列芯片可🦁🚃以同时兼顾低时延💉🖇和高吞🛳🇨🇭吐的两种应用场💀景：在 95🇸🇭🇵🇭0 DT 系列📑⛈上，DeepSe🔻ek V4 💺Flash🎙 模型实现了☠低于 ㊗10 毫秒的低时🚰🙍♂️延推理，⤵Pro 模型🍂💽则实现了约 2🐊🤕0 毫秒的低时🔙🇦🇲延推理；🍕🇰🇷在 Atl🕘🇲🇦as 🛴A3 系列上，D🇦🇬eep🗺🦖Seek V4 ⛄Flash 实现🇹🇫了约 🕚🇲🇹30 毫秒的高吞🇬🇭吐性能表现🥘。
