（来源：上观新闻）
但现实是，大多数⛩初创公司🤾♀️🦇，还在Demo阶🇲🇶↕段打转，®根本没😒有足够的💬真实运行🧦数据⛱⛳。随着 AI 模🇲🇨型规模的扩👩🌾大和参数🌪的激增，HBM 🌬😋无法单独应对容量🧷🇪🇬和功耗方面🖨的限制🥙🇱🇨，SOC💯AMM 正通🧷♑过充当🧵🚢缓冲层，成🚵为“未来的💒🇲🇹增长引擎”🇦🇿🏧。
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🏴。Fla🇧🇳gOS 2.0 🐟™里FlagGe🇹🇲🇧🇲ms 已覆盖 🤬🎴40 🧻🌮个主流模型、推🥟🔄理任务算🇲🇦子覆盖度达🐄🙌到 90% 🏳️🌈🇱🇦源仓库3.0书源到 100%，🦹♂️FlagSc🐁源仓库3.0书源ale 👒🧓则试图把推理、🇰🇿🤗训练和强化🏝学习的接入方🚀式标准化🎈👩👩👦👦。
