（来源：上观新闻）
随着AI🛄⬇对于算⛱力需求的飙升🗑，以英伟达GP⚗U为代表的电子⏹芯片功率也在快速9️⃣🍧提升（比如🇳🇬H200功率为🏺🎟700😈W，Vera R🇹🇰📚obin的功率😯😦就已经高Ⓜ🍿达23🇲🇴00W），🈸↕带动整个AI🙌😲系统对于电力🕯的需求暴涨🦵。如果这📧些数据出现⏏🔀在五年前，它🍦们更多意💝味着制造🕋👄能力与市场规👨✈️⌚模；但在今天🇨🇨🇺🇲，中国已经不再🇧🇷只是标准的接受🥐者，而正在成为🔢🏇标准走向的重🇸🇬🎫要影响变量，👨👨👧👦毕竟如⛪今中国已经👚👨✈️同时具备😔⛏了供给端、🇬🇼需求端以及创新端🚭🌏等要素🎊🇯🇲。
它类似🇽🇰AWS，前期资本🕜密集，但这些资产📟🇦🇼可在很长周期内🇳🇫⬆利用，中长期自由🍩🅱现金流🤱和投资资本回报🇹🇿率特征良好🤫😌。只有把这些问题识💴🔋别出来🍺😊，才能继续投🤦♀️🙅入、继续改进📵🍿。跨工作负载、客🌎👍户群和地区的强劲🔍🧶需求持续超出可🦚🔙用容量㊗。在AI工作负载☠中，矩♠阵向量乘法可能占❄📜到80%—90%🇧🇮的计算周期👨🎓🇸🇦，这正是光计算🇸🇴🇸🇯可以高效处📽理的部☮😝分；而非线性激🤭活、归⭕🎥一化、🍵数据格式化🤹♀️和系统编排等😋🎲任务，则🌍仍由电子芯片完☯成🇩🇲。尤其是✳在竞争对手🦕如谷歌云高达63🥊🇨🇳%的爆发式🇲🇳追赶面🕦前，任何基础设施💎投入的滞后都可🇨🇿能意味🏆着永久性✊地丢失市场份🇹🇨额😼。
