（来源：上观新闻）
当时这个项目🇦🇺🥑最出圈的成果，是🍹🇧🇯让机械🍩✂臂在仿真中自学解😫🤦♂️魔方，2019🇿🇦 年 🚼😽Ope📨nAI 甚🍂至发布🥛了一段机器🧴人单手还原三🦐🍢阶魔方💅的视频，引发广🔍泛关注💁🏫。所以代码⛱🇵🇾就是一个很➕好的例子🦀🕛。举个例子：我🌁们内部做👄了一个营销🇴🇲📚Agent，它🐯接入我们销售电🍸🐋话的Gong转😛写，抓取🍾所有反对意🌱🦃见，把反对意↔🥈见分桶😄成主题，💟😃然后基于我们📽产品的知识库生成🚤🏪battlec🆕🆑ard🐑s，再实🚼📽时吐给销🦝👨❤️💋👨售团队🌱🚽。在典型的RAG场🇲🇿🏬景中，CPU👨👩👧👧处理甚🇮🇶🚜至可能占到总延迟😅的90%以📊上，G🙊PU推理反🇲🇭而不到10⚓%🐲。这意味着什么📽🌝？ 意味着今🇩🇯天最昂🇲🇭贵的AI🇧🇮资源，正在被📌大规模🔌浪费🚮。
这些模型——更🌽准确说是A🈶gent与超级🔈智能——🇲🇽正在替🦘代“消费🛁🍱者”在很多环🆒节里的角色👩✈️🌕。我感觉自己正🥘🇦🇮成为一个🇦🇫🤧瓶颈，甚至难以把🇧🇮📁握我们🕍究竟试图构建🧿什么、为什🔺🇵🇬么值得去做💘🇹🇻、以及我该如🇬🇦何引导我🤦♂️🌜的 agen🏦💱ts 🌕等等🔼⬆。这一阶段以一次性🎹🌂硬件、软件👯♂️、交付为主，典型🐩项目客单🏆🥥价在百🗻万至两🚩三千万🇩🇬级之间🍛🌱，但受限于🇲🇵政府年度预🥔算拨付节奏，订单🕦脉冲式🧚♂️特征明显，服🇵🇬👸务复购率不高☕。
