（来源：上观新闻）
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DeepS🇪🇨eek💑的开源模型做🔮🦏本地部署和推理服☮🐝务，因为训练需要🦏极大算😙力持续运行数周💥甚至数月，于🗳💚是市场的主🌜流需求从训☠练转向了推理🐯。
在汽车👢制造车间、👨👦👦重工业产线、医疗🇧🇬4️⃣手术室🗼等电磁环境复杂🍽🚙的真实场景中👨💼🍔，这种物👕理层面的抗干扰💄🇪🇹能力意味着：不需🎾要额外的电🎛🚒磁屏蔽设👺🚮计，不需要复🧺🏸杂的软件补偿算法🐫🍡，不需要在🕹🚭每次部⛽署时做环境🤳适配✝🉑。
和往常一样，我先🚩介绍谷歌服务业务💦👨👩👧👦的表现，再分享🇲🇪🛑搜索、Yo🛣👨👨👦uTube 🇷🇸及合作业务的进🇦🇺展📷。我们整体上做得🛳💎非常好🙅♂️🏟。原因有二：第💴一，Mac🚆🏞 Mini和Ma👴🇻🇪c S🤛tud🏑🧵io作为🦟🇲🇺AI和智能体工具♐👨👩👦👦的平台，客户认🏌🛐可速度比我们预测🇧🇴🤛快得多，需☮求高于预期🎍📀。
