（来源：上观新闻）
这意味着，真正🇮🇲🌖决定AI商业化速😩🛂度的，不🚂再只是🌑🤐GPU能把模型训❗得多大、多快🆑，而是整套系统能🛠否以可控成本、🇧🇼稳定吞吐和高🈵🍥利用率，把模型🇲🇪真正跑起🍰来、用起来、🙎♂️🕔赚到钱💂☘。我们根🔷据公开🚥信息和从业者🎞反馈逐条来看💿🧟♂️，这里面哪些是🌱真实的痛🍊🧗♂️点，哪些是经👨👨👧🇨🇬不起推敲🧷的指控🛵。Stephan🗯ie 📠🦹♂️Zhan：我期待🌊几年后⏹能回到这里9️⃣，看看我们🅾9️⃣是否已经被完🥠♈全自动化，从🎀而被排除在决👨👩👦👦🐲策循环之外了🔎。
。不可否认🥊的是，今🐤🤨年以来，👵➖国内储↙📔能赛道迎来了🦝新一轮的扩产🌆潮🇹🇬💬。商业闭环，🥞是绕不开的第一道🎁坎 我们问的第一💏个问题是：🔩产学研用🧐🚴各个环节里，最卡❇的地方在🍱🗯哪？ 薛力🇸🇲🧤军先抛砖引玉👩🇳🇷。所以我关🇺🇳于可验证性的😻🧻所有写作，归🔴根结底，是在🇹🇭🗄试图理解为什🙉🏬么这些模型的能力👨🦱👩❤️👩是锯齿状的，是否💆♂️🔙有某种规律📭😥可循💞。
这些工作本⚠质上都属于控🅿🧔制流和系统🇲🇾协同，而这Ⓜ正是CPU最擅❎🇹🇫长的领域♋☢。薛力军的👷判断和其他🍿几位有所不同📤。但比如我的"L🚗🚈LM知🇹🇯识库"项目，基本❓🤮上是让🔂🙊LLM为你的组织◽🌑或个人生成🥄wiki🐦🤠——这不是一🔕个程序，是过📺去不可能存在的东🐃🥓西，因为没🥬有代码能🈁🎷够基于一堆事实凭👩🚒空生成一个知识库💂3️⃣。
