（来源：上观新闻）
这种转变能够降低🎁▫延迟、提💂高隐私保🐕🇨🇳护和实现实时响应🔫🐢，并推🇨🇴动了专用人工智🤷♀️😹能加速🇳🇨器（例如N🌖PU）在消费级硬🗜🌔件中的广📀泛应用👝⛹。而产品化、😕🐙专家化的公🧞♀️🆕司，则可以🎿享受到1🗡🈯0倍甚🚭至20倍以上🏐的收入倍🧳数🍟📹。
管理层🐆的表态很直💂♀️😎接：这是行业新常🐵态，而非暂👠时现象🏗🚉。图表来源：🔞🤹♂️《经济👨🔧🇦🇼学人》 这⛲😖种供应紧张的局👩💼🧨面也蔓延到了😰😺内存芯片领👨👩👧域，尤其是人工智🇺🇳能模型所依赖的🖨💛高带宽内存（H🎨⏸BM）🗨🤐。
众智 FlagO☁🇧🇸S 2.0 给出🏑🖇的判断很直接：如🥧🌭果没有🔣普适计😟📚算，智能体难🏴☠️以跨芯片😵运行；🇨🇻🧓如果没⬆🍐有开放🔁👵计算，AI🔲 生态😬就会被单一路径锁🇧🇱定🤬。投资银行摩根🇦🇶🤾♂️士丹利估计，智能🦗👩👩👧体系统平均每个😉GPU需要一🦢🗺个CPU，🇻🇮🇹🇯而聊天🇨🇵👩🎨机器人类系统则🌞▪需要1:12的C🐫PU🇬🇵。
