（来源：上观新闻）
产生这种割裂的🧲原因在于，前沿实🖌🎮验室（如Ope🚁nAI等）将海🦖量强化学习资源倾🇭🇳注在了“数学👨🔬📎”和“⚖🤷♀️代码”等结果易👨👧🇲🇦于验证的领域🌸。一旦竞争从“单卡💶🇬🇬性能”转向“端🤱5️⃣到端效率”，C🎠🇰🇼PU就不再🛒只是配角，而是A🇪🇸👮I基础设施里❤🔹那个被长期📓🇳🇵低估的系✍统变量🏯。而且不止✋如此——🥳🚆不只是当用👩🔬户问Chat🥜🇧🇷GPT你的品类🍖时，你📺✝是否出现那⚠么简单🦸♀️。适用于储能🍣🇸🇿产业时，业内将其🐙形容为一座金字🥊塔：从底层的电芯💀到中间层🤟的电力电子📥♿技术（P📂😃CS储能变流器/📙🇱🇰BMS电池管理⭕🍷系统）再到顶层🔴的能源管理体🍠系（EMS能量🙄♒管理系统/AI人🐲工智能）🆒。
卡帕西指出，🌰🇦🇱许多人对 AI 🌏的理解仍停留🏃在“聊天👩👩👧👨🎓机器人”的层面，🇷🇺但如果你深入代理🇨🇴式、连贯的工作流🇾🇪📥程，你会发现👩❤️👩生产力的逻辑已经↗彻底改变🍝😒。去年 12 🇨🇷月被卡帕西视🈴为一个分水🌍🤯岭🇹🇨🦖。所以我一直想回归🔹这样一个问题🧝♀️🥚：不只是什🚬么事情现🦐🍨在可以做⛹️♀️得更快了，还有🚣♀️🌧什么是以前根本🇧🇼🏒不可能🔖👖实现的新机会🛅。模型很讨厌这样，👽它们做💓🚭不到🇭🇹。
