（来源：上观新闻）
从某种角度来看🚨，GPU是高通量🦋🍽的“脱🍙📺粒机”，适🐞合处理大批量、🍩多用户👨👦并发的推©理任务；而L🔱PU则是🇧🇾⛹️♀️极速的“单车💵🇲🇫道”，适合服务㊙极低延迟、高价值💀、单用🧬🎮户或少量🕳用户的推理场景🇲🇬🧧。这三层对📂应的其实是一个🌾AI Agen🐯t在业务系统里🛶🚦生存的三个阶段😩🇬🇮。
AI Fri🛴🕔endly这个✌🦇战略的真正含义♦是什么？ 表面上↕看，它是一🍸🤓套新的产🦊品能力🇲🇳。」 缪克在圆桌👩🌾上还给出了🏢一个我觉得特别准🇻🇺的判断💌。你的AI助手🦉🎫跑在你本地🇳🇨（可能是你的笔🌗🇿🇲记本，可🇷🇪能是一个NA🚏T后面的内网🔓环境），公🧒司AI助手不能🍁🐠主动来🦇🕚找你👩👩👦🏖。更大的悖论在于，✡大卖场😷🇰🇳本身就在下行🇱🇾。预填充🚩sem是什么意思是计算密集型任务😘，与训练相似🎨；解码则是内存带📽🇧🇼宽密集🦑型任务，⛓每生成一💧😂个token🥧🇧🇮，都需👨👩👧👦🏔要将模型的🚧全部活跃参数从内💟存中流过一💭遍🇵🇸🆗。
