（来源：上观新闻）
他们判断，20🛃❎26年将成为中国🇧🇧液冷真正的“🌚爆发元年”🎮🥅。四组HBM对于👚早年的AI工🙍♂️👸作负载或许尚够🍘🍲，但随🕞着大模型参数🇸🇽规模飙升至🌟💁♂️万亿级别🚁🚵♀️，推理🇧🇮阶段对内存容👨👩👧🤫量的需求已今非👩🦰👻昔比🤳🐵。他们使用数据，也🕣为数据“投票🚳”✉🤗。为什么现🚹在流行的Tex㊙t-to-S😡QL在企业里玩🌙不转？⛽ 论文点🎗🇨🇾出了四▪🛎个要命🇩🇴🌽的差异🇩🇿🚘。
行业热议的🛌🇸🇹背后，一个不得👍🇯🇪不承认的🥫🥣事实是：AI👬⏩应用，开始从生成🇵🇸👩🦰范式转向任务🧥执行范式🇸🇻。此外，情感边界也🇱🇮🇲🇬做了把控💠——SUSU 不👄🏊会无底线迎👮♀️合你，产品本👾身也在防止“陪聊📨上瘾”🔮。它要训练更🕌⏱大的模型，要🦢🌅支撑Ch🇻🇦atGP🍪T的日📅常使用，要🐘🤘做API🇨🇦，要做🤼♀️企业产品🍻，要做Code🍙x，要做🍦🇧🇷Agent😬💶，要做多模态能力👝💴。
装好之后，需📕要接 API🥺 Key，💀🇸🇰这一步🐋我就不🇵🇭演示了🇳🇵。谷歌TPU🚈🔯历经十余年迭👨🦱代，已深度适🦇🔧配Transfo🥪🐤rmer架构，🕰怎么诱捕蜘蛛OpenAI🚶⛳走的正是同🇵🇸一条路，只是起⬛🌕步更晚，时间窗🗽🖱口更紧🅿😚。
