（来源：上观新闻）
只有完成这种拆📵💘解，我们🥽才能真正谈论人📴👄类在AI⚒🇵🇸时代的🐣✋出路🦈。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DeepSe🇬🇾🇸🇧ek的开源模🚍👁型做本地部署🤪6️⃣和推理服务👨⚕️〽，因为训🏐练需要极大算🧒🔃力持续💖运行数周ℹ🤚甚至数月，🇸🇲👄于是市场🥭📕的主流🇦🇲🇦🇮需求从训练🇦🇴转向了推🌝理🇺🇾。假设他们现在采🐧🦜购了昇腾服务器，👩🎓🔢部署了🇮🇴 Dee📩pSee🇸🇩k V🅱🇬🇫4——🗯模型的代码生成质🇨🇽⏱量会比之前那个半🍖🇧🇪年前的老模型👨⚕️⚠好得多，但😠那个九年前的🔱🕝百度竞价财务后台💸⚰系统里散落的隐🇵🇰🇵🇰知识，不🇻🇳会因为模型🚺换了就自动🥂消失🇲🇿🖲。相比 V3 的😦 ML🐋🏃A，它是👨🎨🎂一种 toke🎥🗼n-wis🐥☑e（词元🧧级）的压缩机制✒🇰🇭，通过混合使用🔏 CSA 和 H👨🔧CA 实🚏🕴现 4:1 甚至👨🎓🤜 128:🔈1 的大尺度🚓压缩📢。
指出这个常见🎉的认知谬误🗒，目的不🇵🇰是贬低人性🏫百度竞价，也不是崇☃🆑拜技术🔱🦡。之后再用 bl⏲ock-wi👩👧🔻se 的 sc🐀ale p🐍🇧🇱oints（缩放🦸♀️系数点，用来校准☕量化范围）兜住🥎离群点（数值异常🇰🇭偏大的参数或激♉💦活），让模型⏱提前适应低💸精度损失🇰🇿。Meta🤓现在计🤼♀️划在2🌙🔗026年支出12🧖♀️50亿至📇🧭1450亿美元，⏰🛢高于此前115🏜0亿至135😨👦0亿美元的预期🤾♂️🐄。晚点：可以说🦅 DeepS👩✈️eek 在 💨Tile🎡🚁Lang 的☸投入比别人更🔤🇲🇹多吗？V3.2🌴 里就开始用了🔶。” 首席财务🀄官Anat 👩🎤🏳Ashk🚹👨💻enazi🇨🇭🔙在电话会✔⛹上表示： "我👩🎓🔷们对AI算力🦌资源的👋🤼♀️内外部需求正处于♠🕥前所未有的水😌平🤝✅。
