（来源：上观新闻）
更麻烦😬的是，“📜🌔看看模型在想什🔏🍥么”这条路也在收😅窄🚩。他表示：“人🇧🇦🌘工智能将有助于🇧🇦✴提高效🇾🇹🎎率和生产力，优😩化资源利🇧🇿🐹用，最重要的⏬是还能🚲降低成本🚂🐋。台上，钧舵机器人🥯🇩🇲与中国航🧐天一院研发中🆔心、合😓🔆肥芯明智能💜、深圳智机视觉、💭📖上海新🤣👩👩👧智具身智能🙇♀️🎁四家企业依次签🇮🇹👩⚕️署战略合💩作协议☘。
目前，大多数😏🥳国产芯片厂商😺🌥提供的是🇱🇨对CUD😤A生态🇻🇨的兼容方案😡，但对于已经深🏚💆入PTX层优化▫📲的Deep◀😐Seek而言，🏇🇮🇩这种兼容并🚮☠不成立🅱。毕竟那么多🇻🇦🐯玩充电🧚♀️🇩🇲头、玩充电➕宝的，早就把大牌💋🧐产品拆解🇸🇨得裤衩都不剩🔘🇸🇻。强行让手机“变简👨👧🧯单”的话📲🎯。02 📆融资、算力两手抓🤦♀️ 训练🏕💍模型需要大量芯片🏈集群，供🤥应紧张导🇬🇬致连亚马😅👩🔬逊、谷歌这些云服🔕🅰务商自己都不够用🇱🇦。
焦虑让人盲目🦕🔛跟风，把大🏮量时间花在学习自🐜己用不上🇧🇮🇹🇱的技术上，却⛏🙅忽视了真正需要深🇬🇵🚜耕的领域🧞♂️。从最新的动态看🎳，DeepS🏌️♀️eek正在承担更🙉🇸🇷深层的战略⭕🥔角色🤮。部署/推理端🎴：论文明确测试了🇨🇮三类平台—— 🚻🍗云端 GP🌊🍛U：NVIDIA⛹️♀️🇨🇲 A10↔0（训练和💡👨✈️基准评测） 车🇹🇨⏰载/机器人级边⚒🕵缘：NVI🇹🇨DIA Jets🏠on T🤱hor / DR🚴♀️📡IVE 🥎🌺AGX Tho💖r（66 🚣ms 实时预🕌算 @ 1🦙🎂6 Hz🇲🇾🍒） 端侧🇻🇮 CP📽U：Flash🏊♀️🌖-Lite 甚👊至能在🧲纯 CPU 上满🐑足实时 官方数🔹据显示 Fl🍮🇦🇮ash-Lite🕣 在 A👂100 上比🏃♀️👺旗舰快 12♠🚋 倍，在 NV🥧🗾IDIA Th🍏🇹🇲or 👃上快 5 🛂🇵🇪倍🇹🇩🏉。
