（来源：上观新闻）
受多种🇸🇿😜物理技术🤗路线并行发展的影😳响，硬件厂商👳与研究机构普遍提🗝💷供与自家后端耦合🌥🥂的SDK 与编译⭕🕵️♀️模块，导致中🖌间表示（🧟♀️🍑IR）🧲与运行时接口不❓‼统一、核心优🛌化能力🚻🐥重复实🕳👨🔧现、跨后端移植与🎂💂复用成本较高等🐎✳问题； 🌔二是与经典高性*️⃣🖍能计算（HPC）🇨🇼生态结合🇭🇹不紧密🤙🚢。比如你让🐑🍙 AI 练写代码👮🍦的能力，那模型就🛏不能光生成👨🍳代码就完👙事了，得把代码真🕺🤧的跑起🥕📓来，测一遍，看看👩💻📮结果对不◼对🥬😲。
主持人：你📼觉得这个突破大🦸♀️概什么时🗑👨👧👦候会发生？ Dy🦀😢lan Pat💄el： 我认为🇲🇸✊在未来 👩👧6 到 18🦠🚣♀️ 个月内🇨🇻☺，会出现真正有🎌🇨🇷意义的突破🧦📞。同时，这🍲也会让 to🇨🇮🅾ken 的需求继👨🍳续爆炸🇪🇬式增长🌁☹。而且我们🇩🇲💋正在构建☠🇧🇸的系统，🇹🇷本身复杂度🌐也极高🕙，这直接拉长了🇦🇱➗交付周期（l🧴🙆♂️ead t🤗🗂ime）☕👩👧👦。
主持人： 那☢🐒 AI🥽 行业应该怎么应💝🇲🇿对？ 🧚♂️Dylan Pa🦄tel： 我觉🏩💏得有三个关🆒键点：🇩🇪第一，沟通方式需💽要彻底改变🥮🥙。也就是从这一天起🕓，路边一🇵🇲👚条的神经🦸♀️网络直接起飞🐆。控制技🚧术类实🦶👩🦱现收入2🌷.87🇳🇱亿元，🇧🇯🇩🇬同比增长约14⛈📯%↘。产品需求🌔文档不是开发😸指南，而是开🙍发的发生器；技🍾术方案是精确到能🙇♀️🥃生成实现的定义🤙☘。
