（来源：上观新闻）
随着AI应用🤒🤔加速普及，训练🏔✡和运行🥦复杂模型所需的⛰高性能🧞♀️芯片需求急剧攀🍣升，半导👝💘体已成为科技供应💥⛷链的关键👀😲瓶颈，🛎芯片厂🎫🚵商也由此成为A🐚I浪潮中最大的受🇨🇱🎎益群体之一🇱🇨。此次重启上市，🇪🇪恰逢AI基础设🇹🇫🏉施投资热潮持续升🦸♂️😊温、IPO市场回✨暖之际，🇸🇹🈴市场对此次🇺🇬发行的关注度🚦显著提升🥵🇪🇹。图丨具有感存算🇬🇼🎫一体功能的🌞光电二极管器🚾🚚件性能（来源：🚞🤢Nature🧯 Ele👨❤️👨ctron🥘ics）😖 基于在氮化镓领🌵域的长期👩🔬深耕，研究🇧🇦🇬🇷团队提出了一种新🧀🇺🇦的解决方案👨👧👦☹。
图丨感🇬🇺存算集成智🧂🐧能感知芯片的照🚄👩💻片及显微镜图片🌜（来源：🏔🌳受访者） 😗🇼🇫研究团队用 🥨10×10 的🕎二极管阵列进🚓行了应用🏄♀️🌓展示，在 🖍FMNIST 🍪图像识别任务中，⏏ℹ经过原位去📷噪后的识别准🛰确率从不足 6🔍0% 提升到🏎了超过 9®🇬🇸5%🍎🐲。PPT做完，新问◼题来了🤠🅰。发现五：🍗🇫🇯连模型自己都🇹🇦算不准自🇹🇻己要花多少🇨🇭♾️钱 既然👡♈人算不准，📂那让 AI 自🇧🇿🎨己来预测👩👩👧👦🇻🇬呢？ 🔪📩研究者设计了⛽🇻🇦一个精巧🇵🇭的实验：让 Ag🎨ent 在真🇸🇸正开始修 Bu🚟🐠g 之前，先“🧮⛴ in⛔🍊spect”一下👨🌾💼代码库，然💰🍧后预估🇾🇪🔔自己需要消耗🏪🖍多少 Toke✌n——但不实际执🍉🧀行修复✊。
