（来源：上观新闻）
不少企业发🙅♂️现，自己花巨资训🕎练大模型的性⌚价比远不如直接🤴拿DeepS🈂eek的开🧗♂️源模型做⚙🎤本地部署♈和推理服务，因🇲🇦为训练需要极大算🏐🍢力持续运🎙行数周👅甚至数月，于是💕市场的主流需求🇸🇴从训练转向🔟了推理😅。
接下来，我们正通🧦过产品与平台，🐜🏃♀️将实用的人工智能🤴带给全球数十亿用⛵🚈户🎛。功耗与散热约束愈🎼发关键 计算密🐊度不断提🧟♀️🙂ce认证费用一览表升，尤其是3D堆🤒叠技术的普🚥及，带来了功耗⚛密度与发🥢🇺🇸热量的同步激增，🇲🇳👨🎤并迅速成为制🎴约AI系统扩容的👩🎨😾硬性瓶颈🏌️♀️📟。
世界模型的落💂🧾地方向 🇦🇬📡事实上，世界🇧🇼⛽模型并不🇪🇪只有具身智🔻🇬🇺能这一个落🗝地场景🚻。开发者如果要🦋从英伟达🇵🇭迁移到昇腾🥶，需要🗳把原来基📃🇱🇷于CUDA🚫📅写的代码重新🇻🇮💯适配到华为的C🕔ANN平⛩🔄台（华为自研的🎽⌨异构计〰算架构）💒👲上，这🌭个过程🛂在早期非常耗时🇸🇷🐇耗力🍱。
