（来源：上观新闻）
产联智库观察😺 这场圆桌最👅🚮值得记👅录的，不7️⃣🕹是哪一句金句，🐔而是五个不同背景📆的嘉宾坐❣在一起时👕，自然呈现👂出的那张产业图景📶✌：产业🌉的困局与🏋️♀️🇸🇽机遇，🚯👌是同一枚硬币的🐉⏏两面❎😫。你对在座的创始🔒🚲人有什么建议？🙅🇦🇼 Andrej 🥺Karpat🔊hy 我想这可以🛸🍛回到上一🈵👭个问题🌺🍥。在今天的编🇦🇮📷程场景下，🎥🙊这个类比是什么？🐟如果我🇷🇼🏇们观察两🛥🎅个人用OpenA🎁🆓I的Codex或💒💸Anthr🌦🐡opic的C🇫🇰👩🎨laud🚢e Code写🇸🇷代码，一🏟个是普通水平💯，一个是真正的🥤AI原生程序员🇦🇶🚚，你怎么🈷😮描述两者的🍁♊差异？ And🦒rej🔈🎩 Karp⛄athy 我🔼认为核心在🆕🔽于：尽🚬🏆可能充分地利用🇹🇫🌡手头可用的工具，🤬善用它们的💦所有功能，并且在📪怎么自己弄一个平台自己的🚯👨✈️工作流程上持续投🍖🏀入🕺。
Alphab🤒🛢et有谷歌云和🛫🎗TPU，亚🤼♀️马逊有AW🏣📛S和Traini🔕👰um，微软有A🐷zure和Cop♏ilo✔☢t👪。第二层是🍄🕯 AI 👩🦱云服务🏞。就像以前一样4️⃣，所有的工程🏭师都习惯于最大限👩💻🔯度地发挥所用工🔅🚝具的效能🏷。它们将试😭🐍图从根🛀本上攻🧞♂️破它🛋。
而一旦问题变成📁🛳利润问题，企业就👩🚀不可能再😍只盯着🐄模型参数和👄💊GPU数量，而🏬必须开始👷❇追问： 👩👩👧👦GPU是不是被🕐充分利用💤了？哪些任务必💜须用GPU？哪些⚙其实应该交给🇹🇨CPU？💎🇹🇹整套系统的吞😒🚦吐率和🐂👬资源利用🧵🍖率到底高不高？ 🇾🇪这正是CPU重🍙🏙新变重要👪🚐的起点🧩🇦🇮。
