（来源：上观新闻）
随着AI能力🐒不断从🇬🇷🇬🇬云端下沉到终端设⏸🕧备，数据的产⬆生、传输🎸👨与使用路径正在🔻⬅被重新拉长：传感🍯👁️🗨️器采集数据📚💚，经由🔊🥕无线连接上☕传至边缘节点🏺💡或云端，再进♑入模型进行🔰💼分析与计算🚠🥁。
这个听起来🇳🇴无比基🛐础的问题🔎，对Tr👧ansf🤢ormer却👨👨👦👦🧙♀️构成了前所未有的🔫🍆挑战🌕🏈。几个特点： （1🏹）不同场景的专属🏌👩🌾芯片：第🏃🇲🇦八代 TPU 🌁首次针对训👤🔴练、推🗣理场景侧重的不🇧🇭同要求（高算力🌀🚮吞吐 vs 低延🥾迟 + 🌜高并发 +📏⛹Agen🏝tic 负载☝优化）做了🇨🇫专用芯片的划分🇿🇼，其中 TPU🧥 8t 面🚲向大规模训😫练，TPU ⬛⛰8i 🚴🧨面向推🔍理🥒🇧🇱。
二是资本🔗🕶开支持续加👿码，有望带动上👩⚖️🦋游算力产🉐🏍业链需求释放🌁。第一方使用⛺🇲🇳与Azure需求🗽之间的🕜火端泛站压力会持续存🔮在，但我们正全➗🇸🇿力加速部🥩署，这就是下半年🇰🇼🤬资本支出数字更高⚾的原因🦏⛈。在灵活性👟方面，AC👳♀️🚒CEL方案采🇫🇯🏴☠️用的是专用🍻💎火端泛站化路线，一旦系统🎺固定，难以6️⃣重新配置执行不📚同任务，所🐓🔣以缺乏灵活性🙃🇼🇫。
