（来源：上观新闻）
比如一些新模型🧞♀️🍎，在达到类🧟♀️似 GPT-🚲😡4 能力🌹时，成本已经下🌖降了几个数量级🐞🇬🇭自建网站。这类问题👤往往无法靠增加🇲🇼自动化测试来🏃♀️预防，因为你🇪🇨🇨🇿不知道老代码那📎边有多少行为是设👨👩👧👦🚥计如此🙍、有多💺少是曾经的 bu🚞🇾🇪g 被当成了🇧🇫💭 fe🛡🎿ature🏑。整理｜冬梅📏 如果把过去🍢🇱🇾两年的 👴AI 叙事拆开来👨❤️💋👨🏘看，一🕚🇳🇺个趋势已经越🇬🇼来越清晰：真🌫正的瓶颈，正☠🐛在从“⚾🇰🇵模型能力”转向“🥊🚯资源分配”🎀📓。
这不是懈怠💾📸或资金📨🏇短缺🤙📝。“这主要体现👨⚖️在：一是㊗过去电网是🇲🇼🇹🇬以‘单向输电💽、被动适应’为主🇮🇪，难以适配高比😣例新能源的波动性🚙、间歇性；二🤑是主网、配网、微🥞网协同不足🍘🇸🇴，出现局👥🇱🇦部‘卡脖子’与资👩👩👦👦🇬🇧源浪费并存的🐹🇳🇷现象；⛪三是智能❕🧳化、数字化🤹♂️水平偏🤖⏬低，调节能力、安🇯🇵🇫🇲全韧性不足✝🇬🇧；四是电🇦🇿🔽力市场机制不👱完善，新能源消🇬🇦🌁纳、电价🐾传导、🏥源网荷储互动缺🍊🚇乏制度支😈👩🔬撑🇲🇾。
