（来源：上观新闻）
随着AI对于算👨🚒🚠力需求🅱的飙升，以英伟达👩🦰GPU为☄🐦代表的电子芯片功↗🍙率也在快速提升（🔝比如H🌔200功率为💝👒700W，V📯👨❤️👨era 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🇬🇲scm。相关代码提交👨🚀🗡到主流社区时，社🎩🍟区并不一定💷接受，🌧而是要求💪昇腾自行维护👘插件🔙。在快速跑♑❣通商业模式形成闭↘环的同🧂时，逐步构建起了🏭规模效应和物理世🔫🍖界的数据壁垒🛁🐎。几个特点： （🧩🛬1）不同场🌆景的专属芯片📒👨👨👦👦：第八代 T🇰🇳📮PU 首次🎠🎒针对训练、推理场📦🧾scm景侧重😍的不同要求（高😦🗒算力吞吐📛🇷🇺 vs 低延🦖迟 + 高🇻🇬并发 +Agen🍒🦠tic 负🧩载优化）做了专🗾⏩用芯片的划分，🛥😋其中 TP🍀U 8t 面向🇨🇿🔩大规模训练，🙊TPU💄👨🦱 8i 🖋🤾♀️面向推理👨🦰。
因此，我♈认为应该以🛹更宏观的视角来🧧看待这一转🔘🇮🇳型☄。关键是，目前积🐅🏎压订单有 462💦0 亿，比去🎃年末的🍥🇰🇲 2400 🛴亿几乎👩🍳翻倍增长，这里🇲🇺面大头🧨是云合同，小🆔🇸🇸部分是 TP🥑U 硬件直销（给🚝客户自建数据中💜🌀心）🇳🇵。其中约25%预计🤲在未来12个月内👮确认为收🏋️♀️入，同🇮🇹💿比增长🇫🇷39%；未来12🍢😊个月以后👛🤸♂️确认的部分增长1👾🕟38%🥬。此外，我们🇳🇮在Li🇨🇭🕚nkedIn🇨🇷人才解决方案🗡🆚中推出的智能🚤体产品，帮助招💵😫聘方自动化搜寻、🤥筛选和起草消🧞♂️息等耗时任务，🚞🇰🇾年化营收🇪🇷🇮🇨运行率🚅已突破🥭📢4.5亿🖱scm美元💹。
