（来源：上观新闻）
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因此，它们需要🍴高可靠性、强🇲🇻大的安全性和持续🍾的性能👨👧👧🧁，而所有这些都显😻🇰🇭著增加了对基础💇设施的需求🐟。在训练方🖕🇬🇲面，大型语言🙊模型已经导致😮计算需求每年增长🧺近五倍🍌💴。训练芯片TP🏅U 8t则较前代🇦🇬🇬🇱训练速👩✈️🧗♀️度提升3倍，支持🕒🏎构建百🥡万级芯片集群，🔰为大规模AI🔟⚱训练提供强劲🏔算力支撑🐳🦅。真实的业务查询也🧁比测试集复杂得多🇳🇿❔。从技术路径上来看👼🙊，目前市场仍以🐤🥰冷板式液冷🚉📄为主流，但🚊🏴☠️随着芯👨👦👦片功率持续🍶攀升，单机柜功🖋率密度😚🇪🇺不断突破🚶♀️上限，🔯2028⏏👦年至2030年间🇪🇷🥛，行业将迎来🏎从冷板式向浸没🔕式的大规模切🎽⛎换窗口期🛢🍦。
