（来源：上观新闻）
大型模型越来越🏤🇪🇦多地运行在🕹⚗分布式集群而非🧗♂️🧖♂️单一系统上，因🚲此互连效率成为决🚈定可扩展性和持续🍏性能的📡🦐关键因素Ⓜ🖌。随着赛道竞争的加🗞剧，Meta的产👚🛬品短板逐渐暴↘露，先发优势正在🇨🇱👩🦳被不断削弱🇦🇮🛬域名地址。供应链层面，华为🏫、Met🎢⚔a、苹果的年🐪出货量预期将推动🐫📳光学模组、微型电🔷🕖池、端侧▶🖍AI芯片的规模🉑📀化生产🇨🇾，IDC预测20🔠26年全球A🈺I眼镜出💇⏬货量将达2267🧿万台，规模效应💠下BOM成本🗣😆有望在未🇬🇹🇱🇻来18—24😅🇧🇯个月下💃🍆降30%—40🕶%🦷。
训练是一🎒次性支💓出，花🧟♀️🗨钱买权重，⚱而推理则会持📻续消耗，生➰👷♀️产系统🧧中每一次预测🌚都需要完整运行🥪🤾♀️前向传播，理🏘💎论上占据😽🤗AI系统生命周期🛋😸总成本的8📣⚓0%至90%🍩。换句话说⛹🔱，AI的价🎉值，不再体😳🇦🇲现在能不能做🥢出来，而在⏹🇨🇵于能不能🇬🇶在真实世界里跑起🌪来，并且持续🔡产生结果🥦。这是因为苹果不🇴🇲📖仅拥有自家🧬🇧🇭操作系统🙁✨，还拥有🧦🦕自研ISP👨✈️等影像硬件优势的🎀配合😎。
