（来源：上观新闻）
谷歌TPU历经🏨🕞十余年迭代，已深🇳🇺度适配Trans👷🏈former架💪🐝构，OpenA🤑I走的正是同一条🏴🍙路，只是起步更晚🎻，时间窗😰🎵口更紧📈❕。微软仍🦓🍱是OpenA🇰🇬I的主要云合作🖨📋伙伴，但Op🥞enAI的产品🙆♂️🚠和服务现在可以🙁出现在所👨🏫😊有云平台上🚧。演化结果呈♻🍟现出令人惊叹的🐣🧂爆发力👨❤️👨🤗。研究结尾👬⛪引用了M❣🚳IT一个跟踪🇷🇼😩了超3🆒👩👩👧👦00个企👖📚业AI项目⚠的报告🦶🇿🇦。GPGPU🇵🇭 仍然承👹担通用计算主🚹力，优势是🚅🇺🇳开发者熟悉、生态🎰接口接近国👩❤️💋👩🧦际主流，DSA 🐺💋代表更强的场景♨化优化能力，适🔈🥰合在既🧸定任务模型下🇹🇲做深度打磨；而🤚RPU（可重构🏳数据流），提供🌀🌔的是第三种可🏄♀️能：它既不完全走💗 GPU 的🗃通用堆叠，也🥭不完全😶🇬🇲走固定数据流的🙂🐽专用设计，而是🎃💋试图在🐷📓灵活性📋🇺🇲和效率之间找到🐙一个新的平🇲🇽衡点👨🌾☢。
2 除了打通芯🤸♂️🚊片、模型与🇮🇲🏵应用， 也提💨供“第三种可👯♂️🤣能” 在芯片🚻、模型和应用🏁🇬🇲层，最🎌核心的统🇵🇷🧒一价值就是📗🎫，对芯片厂商🇬🇾来说，减少重复适🇸🇻配和各自造轮🧷子的成🧓🇵🇾本；对🚕模型厂🤦♀️商，它缩短🏊👨👨👧👧从模型发🤒布到国❤产算力可用的时间🏊♀️🕝差；对应用方，🚞🇧🇦它至少提供了一种🏴🔡更可预🏭期的迁移路径，🕍而不是每次🔽换底座都〽🔜从零开始🤟。上下文🏸越多，Ag⚪🎖ent 对人就越🐮了解，当📕🇫🇲 Agen👨⚖️t 跟🤾♀️📯人成了朋🥘友，效率和价🥽值才能最🌎大化🇧🇯🥅。
