（来源：上观新闻）
到2026年，🍕🚍瓶颈将转移📊🏐到系统层面🍁的挑战🦠，例如🕔计算吞吐量、🚁内存带宽、互连效🧨🤳率、供电能力和💛部署规模🔘。经验重载的迷🔌路 当⌨😮前的大语✊言模型智🌓🇷🇸能体，正朝着积累🚣♀️并复用🇨🇴经验的方🗡🚹向进化🏐。今年3月，谷歌发👊🇧🇭布了TurboQ🦄uant算法🇸🇩，旨在减少😖人工智能🍜所需的内🥁🍖存量，这给👨🦲市场带来了一线🏑👩🌾希望，👩✈️也导致内存制◼💰造商的股🖋价短暂下跌🇦🇨。
高端机型（🎏16GB+5🎍12G👱♀️B）的成本🇨🇳压力更大✝😾。图表来源：⏰🦖《经济学🤢人》 这种供🎠🤒应紧张的局面也蔓🤾♀️延到了内存芯片领▫域，尤其是🔃⤵人工智👝能模型🇫🇰🇱🇷所依赖的高🥧带宽内🥽⛩存（H🤛BM）😎。这些工作看上去🕶🇺🇿偏底层，👩❤️👩离市场很远，但🛢决定生态🇱🇺◼是否成立😔🏳的，往往就是这些💠不显眼的工程层👉🆖。
