（来源：上观新闻）
“如果只是✅做一个‘CUD🏐💪A 2 号’，虽🇨🇨〽然短期适配🔊成本较低，🐨基于这一体▫👛泛系做出的新特性、🦚🌝新功能，最终是↩🇰🇿建立在他人的🇧🇱生态上，而不🇺🇲🏁是在建设🧗♂️真正自主的 A‼🤯I 计🇳🇴🤶算生态🎪⚽。数据显🍉示，今🇿🇼年以来昇腾算子🏡🏍开发者数量增长🇮🇨🍋较快，已达到🐤❌约 1.3 万🧥人；社区月活开🎵发者约 20👨👦00 😚🍛人，这已经是🐅相当不错的成🇿🇲绩🌳。要在这种环境中实🛰现自动驾驶，🇬🇼不仅需🇻🇳要重新构建算法，5️⃣🔛更必须💠把方案⛽成本降👞🇬🇸到极致🈚，才能满足线🚣🤥下商业需求🔧。
马克·莫🔗德勒（伯🔺🇺🇦恩斯坦研究）：🔡🥤 感谢提问机会💭，也祝贺本季度亮🍊🏌️♀️眼的业绩和🇵🇷增长，以及展望5️⃣🦗中的积极信号🙅♂️。据每刻深⛄🥠思首席科学家🗑🕠乔飞介绍，基🚸于空间光学计算🗽🤸♂️+模拟电路的🤯融合架构，🦹♂️👑每刻深思即🐭将推出的全模拟🗃光电智能计算🐡🇻🇺芯片（ACCE🖥⏯L）突🏩🇧🇭破了传统数字🚃芯片的🇹🇹🚙算力瓶颈👨👩👧👦⬅，性能相比先进⚠👩💼的GP🐤©U提升了3🔢-4个数量🐯级；延迟方面📡🏰也降低了2个数😶量级至纳📴秒级；带宽也🥨👐有10倍的🥛🇦🇸提升；能效💛⤵比更是提升了4个🇵🇱数量级🕳🇵🇦。
”李佳蓉🧷🤬总结道👣🏌。张良认为，🏓🗒面对这一变化🚑👨🔬，芯片厂商不仅©🕵️♀️要提升峰🏷值算力，更要围绕🛂🕟真实业务场🥞景优化计算效率🤽♂️👼、访存🇧🇮🏩能力、编程体验🕣📱和生态开放🇹🇳🇮🇨能力🥅。这是非常重要的问💞🈹题🐧。” 今年，大🎼量客户开始基于🍽⬛昇腾做训练了🙎♂️🍑。美光高管🌽亦坦言其“😣非HBM业🍈务毛利🖖🎷率当前高于H🇨🇰👉BM”🌍。专注AIG😼🔰C技术的专🏥业社区，关注大🇲🇿🦸♂️语言模型👄（LLM）的发🤕展和应用落📈地，聚焦L🐊LM及A📏I技术的市场研🦢究和开发者生态，🇫🇰欢迎关注！🇲🇨🎁 商汤刚💭☑刚开源了日日🥍新 S🦷ens👨👨👧👧🧜♀️eNova 🐱U1💭🚡。
