（来源：上观新闻）
模型不再只是🤳👨👦👦做单轮生成，📴🇰🇮而是要跨🍙🅾框架、跨场景、🕣跨设备持续运🇨🇰💱行，底层基础设▶施就不能再只服务👔一种架🎴构、一类任务👾2️⃣。试图将基因🏴💚重新扩展成Ski👺🇲🇴ll的尝试🚡均以失败告终🏫。
其核心思🚣🥮路与Open🇵🇫AI专利异曲同工⬆：在有机封装🏟基板内嵌入微型〰硅桥，在桥接⚾📻区域实现高密度、🤐⏲高速率的🇸🇲📸芯片间互联，而无🥊需铺设贯穿👩❤️👩整个封装底面🉐🚆的大型硅🏷中介层⏏🤢。这些收益🌧🏴☠️彼此关联，🇬🇬共同构🥁🧙♀️成长效◾AI智能体所💘🛌需要的底层硬件😽🕝支撑☑📛。
对国内厂👽商来说，这意味着🏆🇪🇭两个风险同🔴🍒时存在：一💁♂️是长期依赖👼单一路👱♀️🤷♀️径，产💲业链的自主可控🇦🇬🇹🇦始终受限；🚦🇲🇿二是即便硬件能👖👩🦲替代，软件生态⛏也未必能跟上，🦡结果是🌜🛰“有卡，但是难🚜用”7️⃣。因此，推☦⌛理正迅速成🏀🇮🇹为计算基础设🗺施扩张的主要🇵🇷🇪🇨驱动力🌴🌺。
