（来源：上观新闻）
黄仁勋在🚬GTC上明🔵🌞确划定了🇳🇷这种分工，纯👩👩👦👦粹的高吞吐训练🧟♂️🚟与批量推理继👩🦳🇲🇦续由Vera ⬆🎩Rubin🏪🍝承担；实时🧥🏊♀️代理式A🇻🇨I、对🐜🇧🇼话推理和🇨🇻低延迟🥵交互工作负🤪💖载，则🛠🎓需要LPU的加🎥👩持🇰🇵。尽管行业已💖🎼发展出🍭温补滤🇻🇳波器、IHP🗄 SAW 等🤴🍖低温漂方案，但合🚢🇨🇴封模组👝中，PA🏘🐙 作为大功率发热🇫🇰源，工👊作时温升可达数十🀄🇬🇦摄氏度，如何通0️⃣过布局设计🍦与结构🇲🇰优化隔绝热量传导🐈，避免🔅滤波器出现😂🏷频段漂😆移，成为极具🥴👕挑战性的🚬工程难题 —🇪🇬— 必须依靠高🇪🇸精度热🔺🚔仿真与针对性温🥏度补偿方案的深度👨🏫协同，才🥮能勉强破解🇰🇲。
系统的🧜♂️一等公民，正🎧在从「人」扩展到🔎🇸🇷「人+A🥮gent」🔰🧩。AI 算力🥥不再只集中于👑🇱🇸核心云，而是🔺开始向 💼📤“核心📱🌠—区域—🙍♂️❣边缘” 三级👵🐬分布式架👥🤳构演进➖💮，核心云承🎾📜担大模型训💦🔼练与大规🇬🇧模推理💧，边缘节点负👭责低时🍄延响应、数🐿据预处理与🇦🇲合规本地化🌧💿处理，最⚱🥑终实现 “⁉🇹🇬算力跟着用户走、🤸♂️🧚♂️算力跟着数🏮据走”🇭🇹🚪。
