（来源：上观新闻）
。然而，基于LL♊VM/👩🦱🚢MLIR的框架🗡⚗在面向真🔴🍘实量子硬件的物理🌯👀量子比特映射及👨👩👦👦路由等📮关键环🏂节仍未形成成熟🐃解决方案，例如🥉⏲ScaffC🖲C和P👎🥺ennyLan🙂e等编译框架🚈💿均未实🎚现面向真机🏠的比特映🏃射及路🖨🖐由；基于QIR的🇮🇶😴电路操作与优👨⚖️化亦存🧓🇱🇸在编译⚽效率偏低的😆问题🛂。结果发现，用上好🔫🧨的 CPU🇨🇷 的那组，虽🍮然耗电量🇧🇼增加了 0.8🚖%，但🖌🚥是干活的效率🕵反而提升了 8💥%🇳🇨。谷歌这一增长🕹归功于TPU😖 AI芯🤓💼片的销售，谷🐩🔽歌不再仅自用，而🥓是开始向🌉🇵🇪其他公📝👊司出售⚙。
这种分歧在20🏤18年演⌛变为公🔵开的冲突🏨😌。过去几年，老黄🔘靠着 GPU🇪🇸 几乎把全世👥界的热🙀👩💻钱都赚进了兜💤里，大家都说📍🍴，搞 A🆑🇬🇺I 只要显卡够多⛺就行🇲🇺。本文借“A🔓I 上🤑下文负债⏪”这一概念提🏳👨👦👦醒我们🇧🇯，AI 9️⃣编程的真✡正难点，正👊🇭🇷在从模型🇯🇴💖供给侧转向组织治🌧🗾理侧—🥗💞—从选工具，⛑转向补文档、立规⛑范、清理历史欠账♠。我们在俄勒冈州🍾☢百度sem建了一个🕵️♀️芯片逆向工程实📲验室，已经投入📄📬了一年半🤧🎧。
