（来源：上观新闻）
所以 DeepS🚺eek V4💵 带来的变量不🇶🇦是“AI 编程❓👨👦终于可以落地了”📧，而是“模型🇦🇶供给侧的👷♀️瓶颈被打🇨🇱⛄破了，组织知识📠✂管理变🚴😫成了唯🚊👣一的瓶🇦🇸颈”👨👦。问：编🇬🇳程智能体是走瀑布5️⃣流还是敏捷路线？🇦🇩sem全称 当然是敏捷🍈🧓的路线🇬🇧⏺。改 b🇹🇰😝ug、做测试🕗、部署上线，都📬🐻是 Ag💵☘ent🦕 在跑🏂💆。棕地团队面对👩🚒📱的是两到五年的决🇺🇸⛲策层积、离职🎳🐭者留下的隐知识、👴🇺🇬八个月没打开的📳 Wiki⬛👨👨👦👦。假设他们现🐎在采购🎫🤚了昇腾服💷务器，部署✈了 D🏊♀️eepSe🐕ek V4—🍤—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🇻🇨前的财务后台系统🇪🇦里散落的隐🧝♀️sem全称知识，🔸不会因为模型换了🚗✍就自动消失😶🇴🇲。
主持人：那除了 🛒sem全称GPU🍼，这一波 A🔱🚬I 还有哪💯🧛♂️些被忽视的瓶颈？✈ Dy🏕🇰🇲lan Pat🛶🇫🇲el：CPU 是👇📅一个被严重🇷🇺低估的🎖瓶颈🆕🖤。谁能用到最先进⤴的模型？不📧再是所有🅱人👨👧👦🧷。如果把 0️⃣🐖V4 的性能🌽跃迁和昇腾全栈💧适配放🏴👖在这个🎦🍁时间跨度里看，速🇦🇶🙂度是惊🤩💌人的——1🌸5 个月前🎒，一个合规受限的🇦🇲🍛中国企业要在内网🤾♂️🙅跑一个编程能力🤸♀️足够强的模型，要🇯🇵🕋么偷偷接外部🐏📍 API（违🚯✒规），要🦈🇵🇼么用性能差一截🚉🌄的开源模型（低效🚶♀️），要么买👩🚒英伟达高端 GP5️⃣U 跑开源模型（♈贵且受制于出口🙏管制）😎。
