（来源：上观新闻）
当前头部的云厂商🇰🇼是AI加速器🗜的主要客户，他们🐕在这方面的资本支👨❤️💋👨🔸出也是相当的👩🎓🥍庞大，面对英伟🍼达GPU🙌的成本和能耗持续🇦🇩攀升，也迫使他🇦🇫⛈们不得不纷纷开始🇪🇨自研或引入第✌✴三方的♓专用AI ASI😏🗑C加速器，🇳🇱以降低📡😷成本、🇧🇯🏀提升能效🇪🇭😢。通过这🌒🇪🇸两条路径并🈲行，既尊重开👩🏭发者对🏴主流编程方式的🌕偏好，也保障🇲🇼🇺🇬底层性能调优🇵🇦能力🚛。美光高管亦坦🇸🇪言其“非HBM🇧🇶🦁业务毛利率当前高◀🍌于HBM”🐒🇻🇮。更直观的是效🥤率😕🔢。过去，CANN 🖕⚜的很多能力像“麻😌🍔花团”一🗜样交织在一💫起，外部🈶🏄♀️开发者很难⚔📔理解和调用🌌👱。
实际上，在建设生☦📦态期间，国内 🦊📥AI 计算🛹生态发展面临🥜不同路径选择🇳🇨⛈，其中一条看💏🌎似简单的路线💧就是做一套与🖖🎮英伟达 CUD🍭🇧🇦A 高度相似的体👩🈹系，也就🐵是所谓“仿 CU💁⭕DA”↩。光学器件和结构工🙊💁♂️艺也比较成熟🎒😵，供应链可复用👨❤️👨🇧🇧国内国内成🗜🧝♂️熟且具优势的光通🚖🔙信和显示行业👨👧👧的资源🇾🇹🧐。也就是说，亚马逊🏭🇨🇬正将庞大的🥖运营现金流，连同🍳其他融资🐟，以前所未有🧘♀️🐪的力度重新💖🌏投入到基础设施🇹🇲🔽建设中，💉™尤其是AI相关🚽的物业和🇫🇷🚚设备采🚶♀️🤓购，其增🥛量高达593亿❗美元🌷。
