（来源：上观新闻）
模型不再只⛸是做单轮生成🇸🇬，而是要⚛🆘跨框架、跨场景、🇳🇺🚴跨设备🤝持续运行，底📢🇧🇫层基础设施就🕊🌚不能再只服务一种🚎5️⃣架构、一🔱♏类任务🏷🥂。研究结尾引🔸用了M🙊IT一个跟踪了🇲🇶8️⃣超300个🇸🇮💰企业AI项目的⛓报告🇰🇭。
RUBIC🇲🇰💃ON有👨👩👧👧两种运行模🚿🕍式⛎🥝。作为智源面🚷😧向下一代 A👯I 基础设施打🇨🇮💟造的全域智能操🇦🇴🎤作系统，Fl🧛♂️agOS 🚈🌏长期聚焦异🇬🇫🇮🇸构芯片📔适配、跨架构协同◾❣、AI 生态🇳🇬🚯开放三大核心方❄🧞♀️向，核心目标是打👨👨👧👦破单一算😈力架构壁⭕🈸垒，为大模型🧲、AI 🇱🇨🇷🇺智能体、端边侧智🎼4️⃣能应用提🚬供统一🛅🤖的底层运行底座🍏。
专为推理工🇸🇾🚝作负载设计的芯片📃，天然契合🍤Open🎬AI自有模型❌🔃的计算图特征，📡🇵🇲可以在矩阵乘♉🙎♂️法、注意力🎙机制、激活函数等🧻🀄关键算子上实🧶现针对性优化；🧩🇳🇪而这些优化积累™🇪🇷反过来会加深对⛺🇮🇨模型架构的理解，🇨🇲✡进而指导下一🥶🔗代芯片的设计🙌🚼，形成🚵➿迭代闭环🖊🇸🇾。
