（来源：上观新闻）
一旦竞争从“🇰🇵🥎单卡性🇺🇳🎦能”转向“端⛷到端效率”，C9️⃣PU就🧒🌄不再只是🏰配角，而是AI基🇨🇼础设施里🥧🥑那个被长期⁉低估的系统💆🍦变量🎰🐳。你感觉自己完🤹♂️全在强❌🌴化学习回路之外，🎤明显是在硬推，根🖼本不是那种行🥳🌥云流水的状👨👨👧👧态🇦🇮🎺。而在软件🎈🇦🇴 3.0 🎀范式下🇪🇹🥞，只需拍🚀张照片发给模型🧸👨👦，并给出🥄一个简单的指令👤🏠，模型🐫就能在像素💒层面直接完🌍成渲染⬇。AI时代也不👤会例外👹。亚马逊可以讲T↗🚔rainiu👸✳m，可🤥以讲Be🛡drock，可以🧭🗄讲OpenAI、🇲🇪🇾🇹Anthrop🍻ic、Me📘⚠ta、Uber和🚯🏊Cerebra⛔🇩🇴s🔨👩👩👧。
去年S✍👳am Alt♍man来A🎥I Sent时🚊，说了一🧿💃句让人🔈👩👩👦👦印象深刻的🎳💍话：不同世代的人🐭使用Chat🇸🇯🍠GPT🙆的方式不👩🍳🏹同🎛。谁拥有更多GPU🎩🌕，谁就更接近🇰🇾🔵模型能🇨🇦🎧力上限，谁能搭起🌲🦜更大训🇪🇹🏠练集群，谁🇩🇴👩🚒就更像拿到了下一🤮😰代AI的🍀门票🤷♂️。在典型的🇵🇱🚰RAG场景中，🇼🇫CPU🇺🇾🇲🇰处理甚至可能占🚩到总延迟的90👨👦⛹%以上，GPU📫推理反而不到⚱🔆10%🕺🇰🇲。
