（来源：上观新闻）
Surge AI💄🍱年化营收冲至14⏺亿美元🦝、Mercor🇭🇰🔜 ARR突破👨👩👦👦4.5亿美元🏃♀️🥼、Sno📱rke🕺🧧l引入Exper📢🈸t Da🇯🇲aS产品ℹ🍬线，背后都是这股🇮🇨资金浪潮的🇹🇷🌴推动，👩🦳🛍而中国AI🖥数据公🇸🇦司也不会置🌷🇭🇳身事外🇿🇲。桌上摊开的Exc🎥🌆el表💖🚕格，左边一栏💁⏹是“预训练语料🐧📏清单”，右边🏛是“来源备注”🚇🚰。
Fla🚆gOS 🇹🇩🇨🇮2.0 目前🛸已支持 📧18 家厂商💂♀️、32👨🦰 款 AI 🏊♀️芯片，算✋🔌子总数达到 🌦497 个，🇧🇫🈚应用范🧤围也从🐄🐂大模型训练🧥😅推理扩展🕳🛋到边缘推🇲🇹🐄理、机器人和科🇧🇮🌵学计算🐠，这些数字的意义🇳🇷不在于规⤵模更大，而在于它🆘⛏开始尝试把分🙃🥚散的国产🚙👨🚒硬件，放进同一套⏬软件语言里🕖🇧🇴。
他们模拟了一个📕典型的🥌企业信息杂乱环境👗，包括维🤖🦛基百科👨👧、一个😍🥵拥有97张🇬🇾⛈表的匿名化大学数🇧🇧👨🦱据仓库、一个大学🐯📠研究实验室网站、🤲Gmai🇹🇰l邮箱系统，🌐6️⃣还有LLM自己的🌲📅预训练知识库🇨🇱🆔。
