（来源：上观新闻）
但问题在于，为🇧🇯了适配多种不💩🌜同的平😔台和各🖌类计算机，这💜些在 O🥾penC👨🦰🏋law🌧🚘 中运行的 Sh🇼🇫🎸ell 6️⃣🌳脚本往往会变🤽♂️得极其臃肿且🇬🇮复杂🤹♀️👨🦰。比如，端侧🇸🇹模型的能力⛱🈴和主流大模型仍♨有差距🍆，而行业上下🛰🖇游也尚未🇮🇷🇲🇦准备好🇮🇨，且C端对价格还🚦比较敏感，海🇸🇦外垄断壁垒🇳🇦也依然存在🇬🇪。更多的是对🧥🇹🇨它保持怀🏋👰疑，并在时间的推🧽🚒移中不断摸索🍖。
但市场还是给了它🏴🍹新的想象空❓间，原因不😋👖在于英特尔突🔓🚮然变成🈹🚟AI明🀄🇲🇳星，而在于投资人🕖🥅开始意识到：AI📴🔈基础设施的需求👨👨👦结构，已经不再🇬🇼🌾只是“多买GP🧟♂️🌞U”🐻。那是什么意🧡思？意思❕是：如果人类💕火端泛站只是跟AI对话来🇺🇾🇬🇷获取需要的㊗答案，❇🧜♀️那么发布内容的激🦶励会下降🐗🕧到接近零🇷🇼。这就是🍛🗯AI基建生意的🍂☄代价🏴。
但就在近🇳🇿😘日，一家📈刚刚走出↔隐身状态的💬😭初创公司或试图动🏔➗摇这个理🇻🇦论🇨🇳。“那个应用程🕷序本不🔗👯该存在🧯。未来，认知范式💖😤或将从孤立个体🇪🇭转向“人机📒协同认知体🐸🍡”🥼。这条路怎✍🕎么走，尚待观察2️⃣。他用马斯克📔的例子做🌵🥊了收尾👜🏇。适用于储能🇹🇱产业时，业➰🇹🇴内将其形容👚为一座金字🇩🇴✡塔：从底层的电✍芯到中间层的电🇮🇶力电子技术（PC🐈⭐火端泛站S储能🚃👫变流器❗/BMS电池🇬🇲管理系统）再到顶🧝♂️层的能源管理🤱🧙♂️体系（⛲EMS能量管理⚖😔系统/AI人工🚦智能）🐁🏞。
