（来源：上观新闻）
机器之心编辑👩✈️📐部 从Promp🇻🇳t Engine🕳✨erin🏏g提示词🇲🇾🧛♀️工程、🚷Context 🐫Engin👃🐣谷歌工具eering上🎀🌱下文工程🚶👂，到如今爆💾😪火的H👡👩🔬arness👩👩👧👦🧞♂️ Engi🧙♀️👙neerin🏂g，围绕🇬🇪🇮🇹大模型的落地方💍法论持🏹续升级，🔎🚍核心都是为了打磨🚛▫单智能体的😆能力🔸⚫。在他看来，🇲🇭👑过去被明确纳入敏🦙感行业监管范围的⬜，更多🍨是算力、芯片等A🐟🔢I基础设施🛶🏀领域，🦋Manu🚅s是典型的🚥☂AI应用层公🤯司😴🇦🇪。
盘古智库在🇸🇿🇨🇿此前关于AI💀时代新认知体🍔🏳️🌈系的讨论中提出💊🇸🇨，未来社会将逐👴🎞渐从“效率人”⬅向“体验🚁🌭人、创🍋🌾造人、👍关系人”转变🥣🧜♂️。如果采🤖💋用机架式设🌛🍔计，则↪可安装超过 5💆0TB 的 🌾🌭LPDD🤽♀️⏭R5X 内🏌️♀️🦠存⌚。例如，20🧖♂️20年GPT-3🥾的参数量达到1🇪🇦750亿，算📿力需求为36🚶♀️♣40 PD💂🇧🇩；而到了20🍝🇰🇮21年，🕥全开源中➕🍿文预训🔻🎤练语言模型“鹏🦀谷歌工具程·盘古”的参📁数量达到2000🇭🇰亿，算🛸☦力需求达到了2🎴🔡5000 PD🧀。
问题不在于🔁🌌饺子馆老😳板的技术📹✂不行，而是底层的🛃数据接口没有👨🇸🇳打通🇼🇫。瓶颈往前挪🔺✂：先进代工⛹️♀️、前道设备、🎆封测将吃到“🍘第二波🥵” 随着AI继续🏺↖放量、内存与封👟装约束加深🏥🥕，报受益会从“🇪🇪🇲🇵单点爆发”变🐬成“瓶颈轮动🇪🇨”💍。”李博说，也许🏋️♀️以后不光🇰🇷❓要过平台👩👧👦🎨谷歌工具，还要再过🥘一道大模🇲🇵型，“（或🇹🇫🇲🇬许）也要收‘过🗓路费’”🇧🇬™。
