（来源：上观新闻）
采集层面临“数据⛳🌞孤岛+版权不清🍆🔁”的困境🧒。FlagO🏟S 2.0 目🇿🇼前已支持 18 🔒家厂商、3🔉2 款 🇸🇾🆚AI 芯片，算子💘🤕总数达到 4🇰🇼97 👩👩👦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💒。
只有你主动提问🐙👺时，必要的内容👨👩👧👧才会发给🏵云端模型，其余数👨👨👦👦据不离开🍂🇪🇨电脑；🇧🇿且记忆库⛱📆用户可控，随时🇳🇺🤓查看、修🐭改、删除；API🐿🍒 密钥加密；代🌿⛓码和插件在沙盒里🔙跑，隔🇲🇼离系统风🛫🎚险🦔。研究结尾引用了M🇸🇳🇨🇵IT一个跟踪了超🇾🇪300个企业A😠✍I项目的📵报告🇱🇦🚮。对大模🍪型来说👕🎂，这类内🚬容特别有价值；对🇲🇺😮媒体来🥈说，这类内容被无🦈偿拿走🐃，也更像“核心资🧧产外流”🌃🇮🇨。其中，TPU↗ 8i聚焦A💂♀️🔙I推理🇸🇻🗳环节瓶颈，通过🌤🇲🇹将SRAM提升👨🎨👨🦲至384M🇸🇩B、压🌋缩芯片间♑通信链路至🇫🇰7级，并🇷🇴集成集合加💿⛵速引擎以降低延迟📻♒，实现😑每美元性能📶提升80%、能📙效翻倍，更好支🤼♀️撑AI Ag🤫ent多步👨❤️💋👨骤推理场景🔎。
