（来源：上观新闻）
二、 算法🇬🇩🚻对硬件😼的降维修正：🤧Turb📜🥴oQu💁ant与杰文斯👩👩👧⛺悖论 资本市场🇲🇪对硬件需求📸🚊的线性🍹🍿外推，正在被底层♠软件算法的跃迁🚈所打破⛸。” 技术👴路线分野：集🕛✨成光学 🇼🇸🥣vs 空间光学⏱ 目前光🈲🥼子计算这个领域已🏌🇱🇰经分化💞💍出两条截👨🎤然不同的技术路线🌡💡：集成光🇵🇭子计算和✂🏩空间光学计算🇸🇹。
Traini🐃um2的价格性能👚比同类GPU💆🧣高出30%，🖤已基本售罄；⛱Trainiu😓💍m3刚💙🇵🇦发货，价格性能🦗比再提🇱🇺🔟高30🏒%-40%，几👨🌾seo职位乎全部认购🤵；Trainiu👷m4距广🕝泛可用还有18个🐑📥月，大部分🦜😱产能已🇰🇭🕹被预订♎。本季度我🐶们又新增了1吉🇵🇱瓦的容▪🍩量，有望🏂🤡在短短两年内🦙将整体规模翻倍🍧。这是我们关🤹♂️🎹注的核心所在🍆🆓。
然而，其给出的🥃营业利🐻润指引为20🇬🇼🇮🇲0亿至24🇿🇲0亿美元，🕝其区间中🎁点220亿美🐃元，低于华🇮🇸💇♂️尔街分🇸🇳析师预期的22💆♂️❇6亿至2😎29亿🇭🇺美元⛹💃。作为回报，An📲🇮🇸thr⏪opic将获得❄🇬🇧多达5吉🚗📝瓦的亚马逊🤦♂️Traini🇧🇸um芯片用于🌈💝训练和驱动其🙍高级A🧢🧯I模型，并🦝承诺在未来十年🇧🇶内在AWS🇧🇩技术上📮🥙投入超过100🛢0亿美元😺❣。而老牌的RNN，🤸♀️却能轻松覆💟🇦🇩盖所有正则语言🍓。
