（来源：上观新闻）
更棘手的是器件💟😹工艺的巨大差异：🇬🇭PA 多采用 🈷GaN、GaAs🎵♠ 化合物半导体，😫核心追求高💡功率与🇹🇷🔧谷歌优化高效率；L1️⃣NA 与👩🔬射频开🦅▫关多采用 🦖🔸SiGe、👨🔧🧛♀️SOI 工艺🍚🚄，聚焦低噪声🎓🇰🇼与高选择性；滤🏠波器则分别使用高🥈阻硅以及声学✡〰压电工艺😱🇰🇮，追求高Q🇰🇲🇨🇷值、低插🦝损、低温漂；控制👛👩👩👧👦芯片则以🥓🌭 CMOS 🐊🇫🇯工艺为主，🌔侧重高集成✂度🇦🇮💧。
这一逻辑推动了大🖨量资本涌入🥴🚆Hoppe🔋r架构、A🥜🍫mpere架构🥧🇨🇩GPU集群🆓👩👩👦，也让英伟达🏦🇺🇲的GPU成🇨🇼为AI👖🇹🇿基础设施的绝对🌍🔺代名词🙊🐞。但真正在企👾🐟业里把AI跑稳🏹🇬🇷的人都🏘🇺🇳知道，AI如果只🚑是一个聊🇨🇷天框，那🧔👨🚒是玩具🥞🌻。
能够在规🥘🎊模化生产环⁉境中提供🥺🇨🇻可预测性能，同时🚋有效控制功耗和基🧙♀️础设施成🐳😅本的平台🐧🌅，最有可💲能在未来的生🖨产部署🔙✌中获得青睐🍒。现在AI🌘🐝字段把这事儿给⛹️♀️🥑解了🤳。无论什么行业，↙😚让AI落地的🐉👱♀️底层逻辑都👨❤️👨🐞是把「人和AI⛓的分工🌇🇳🇱」重新👨🦲设计一遍，而不☺是直接让AI全盘🕔接手🚟。
