（来源：上观新闻）
四组H👩🔧💣BM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9️⃣🍃。这是上一代👩⚖️🍈平台和传统媒体🎩的冲突：内🔟容还在，🌌原文还在，🇨🇺争的是🧜♂️谁来分发、👩👧👦🚽谁来卖📓广告、谁来🍔拿流量🇬🇳。这也是海外封闭生🧪态对国内创新🌲真正的制约👦所在🏴🦉。
根据JE🏑🥛DEC◾行业标🔯准，HBM芯粒必🔉🌿须与计算芯粒🌥紧密相邻⁉，金属互联线👦🥇从计算芯粒的物理🤼♀️📙层（PHY）控👕🌁制器到HBM信🚶🧪号引脚，🍞距离不得超🚼🧟♀️过6毫米🌺。企业里的AI🅱📐落地问题🍝，压根不是模🆔🇲🇪型不够聪明，而是🙏👩🏫数据太🚲🐜乱👼🍱。很多人的第一反🇳🇿🏇应是：微🌥软和Ope🇱🇦☑nAI分手了🇲🇭♨？这是不是对之前👨👩👧👧OpenAI与🙍🏥亚马逊合作的🤛一种追认0️⃣🏦？ 但仔细📐看协议，这更像🐼🏰是一场“解绑🇸🇷独占”的重组👨👦👦。
很多人还没用🐅📖上它，已经开始在🀄🐹问同一个问题：🇯🇲👩🦰这到底是谁家的模🔫型？ 后来答⛹案揭晓，📷👽Hap📈🧨pyHors🖊e 背后是阿里🔁。随着AI服💛🍒务器出货🤺👩量预期持续上调🙂😸，以及👨❤️💋👨💬液冷技术渗透率🔓🥼加速提升，⛪🏥预计20😦☕25—202🚽🕦7年，全🏄♀️▶球服务器冷却👮⛅市场规🇱🇰模将分别🐁🏢实现111🥛%、77%🇲🇽🖱和26🗾👩🦲%的同👨👨👦👦比增长，到202❔7年整体市场规😙模将达到176亿🌫👩👦👦美元🎏。
