信息来源：互联网   发布时间：2025-02-18

　　他也一遍各处报告着本人的创业故事

　　他也一遍各处报告着本人的创业故事。七年前他建立了一流科技（OneFlow），六年后他是硅基活动（SiliconCloud）的开创人&CEO。作为“拿着锤子找钉子”的“手艺派”，这此中如正弦函数般的起转沉浮，都写在袁进辉的缕缕鹤发中。

　　袁进辉：我们的团队在AI infra积聚深沉。已往6、7年中，我们不断在处置像深度进修框架等有应战性的项目，在手艺积聚和团队建立方面，我们领跑较多。

　　按每100万个token最低尺度1元计较，每生成成一万亿token的本钱约为100万元，能够据此推算出撑持天天百万亿token天生所需的本钱。

　　厥后发明言语模子也有相似需求。好比70B的模子能够用八张英伟达的4090显卡运转，速率快且本钱比H100或A100低几倍。

　　甲子光年：你有无感应一种变革，从2023年ChatGPT公布后的各人都激烈震动感，到2024年Sora出来热度的阈值有所降落，再到各类号称逾越GPT-4o的模子推出，各人对AI的新颖感仿佛逐步衰减。那你在各种大模子产物的“争奇斗艳”中，你以为本人愈来愈安静冷静僻静了，仍是反而愈加镇静了？

　　甲子光年：你以为的更主要的“事”就是AI推理。既然模子厂商都能供给推理效劳，AI推理还能成为一门零丁的买卖吗？

　　推理阶段是在肯定了模子的结果和智能程度以后，进一步优化其运转服从和机能。以是影响AGI完成速率的枢纽在于锻炼阶段的算力。今朝锻炼需求大批GPU卡，相互高速互联以构成团体，常常需求到达万卡以至十万卡范围的集群，才气满意锻炼的需求。

　　免费供给的是较小的模子，根本上是10B以下，算力耗损不大。这类免费效劳次要面向开辟者，且有会见流量的限定，好比每分钟恳求次数和天生token的数目有限，每一个注册用户天天能够天生的token数目也有限，超越这个限定则需求用付费效劳。这类设想并不是我们独占，很多大型云厂商也接纳相似战略，目标是引流和培育开辟者的利用风俗。

　　袁进辉：今朝海内硬件范畴的次要事情集合在替换英伟达产物的市场需求上。因为英伟达限定贩卖，中国市场上对算力的需求鞭策了国产芯片的开展。这些国产芯片大多接纳成熟的架构，如GPU或TPU。

　　硅基活动照旧扎根AIInfra（AI根底设备），他将公司定位为“token工场”，期望经由过程自研推理引擎，闪开发者完成“token自在”，让模子像水电一样能按需利用。

　　起首AI无处不在，曾经成为最根底驱动力之一。一个日活泼用户数达1000万的使用，每位用户天天的交互能够天生几十万至上百万个token，累计起来天天总token数目可超越万亿。思索到所需的GPU数目和云端GPU租赁本钱，若每张GPU卡每小时房钱为2美圆，总本钱将是一个骇人的数字。今朝范围还没有到达此水平，但趋向表白利用量将连续水长船高。

　　但从外界来看，“人”的权重大概更大。投资人能够改正视团队可托度和才能等，由于AI推理的主要性已有必然共鸣，但能做好团队却未几。

　　用英伟达的H100运转405B范围的模子，大大都团队利用开源软件可到达30~40 token/秒，经由过程优化后可提拔至50~60 token/秒，而我们能够完成70~80 token/秒，以至90 token/秒的处置速率。

　　出海过程当中，海内与外洋市场存在一些主要差别。以企业效劳为例，海内贩卖凡是经由过程集成商停止产物电子目次怎样做，请求供给完好的端到端处理计划，集成商再将产物托付给终极客户，并把握收益分派的掌握权。假如只是链条中的一个组件或才能供给商，常常难以得到较好的市场时机。

　　手艺获得打破时的确使人镇静。好比2022年11月ChatGPT公布时，绝对是最冲动民气的。然后固然也有许多停顿，好比Sora等新模子，另有海内大模子的开展，但环球手艺投入和公布频次其实是太高了，节拍出格快，也开端呈现“审美疲倦”。

　　甲子光年：近期很火的代码类使用Cursor，看你也有存眷，并在交际媒体顶用“巨大”来描述它，为何会用“巨大”一词？

　　PLG面向的是市场化水平更高的小B客户——中小企业、开辟者、科技型企业，而SLG凡是针对大B客户——大品牌、大厂商大概是大的购置方。今朝在大模子和MaaS产物的利用上，PLG客户对新手艺的接纳节拍更快，这些企业决议计划速率快，能够协助我们打磨产物，使其愈加成熟，从而在后续更好地效劳大企业客户。以是我们的重点是先效劳PLG笼盖的市场化客户，不管在国表里。

　　从地区上看，PLG客户范例，外洋市场时机更大。很多AI创业公司起首思索出海，因而我们也优先效劳这些市场化客户。

　　袁进辉：普通来讲，假如你只做外洋市场，最大好人仍是进来。如许你能够更深化理解客户需乞降市场状况，在本地会更有劣势。

　　这里的合作是综合性的，差别阶段偏重点差别。偶然是偏重手艺，偶然是偏重产物设想，每一个挑选城市影响动作速率和标的目的。前期还包罗生态建立、高低流协同，和产物深化和用户粘性加强。合作力需求逐渐积聚，但在早期阶段应聚焦一个枢纽点。

　　不外我们的确经由过程这类方法低落了小我私家开辟者的上手门坎，削减了他们的本钱顾忌，而关于更高需求的客户则供给了免费效劳。

　　大B市场是我们第二阶段的目的，在营业开展到必然水平后，会合合于具有壮大付费才能的大企业客户，如金融、能源等行业的大型企业，这些客户付费才能强，总的市场空间更大。

　　甲子光年：硅基活动推出了多款支流效劳器的永世免费效劳，我们以为你就像“赛博菩萨”。为何挑选免费供给效劳？

　　袁进辉：我们研发利用的一些显卡是已往采购的自有资产，但用于云效劳的显卡都是租赁的。我以为当下没须要提早投入大批资金去成立机群或机房，由于有很多算力供给商停止过这些投资，滥觞多样，包罗私有云和当局投资的算力中间。

　　“标的目的没上有摆荡过。”袁进辉分析这能够与他的偏好有关，“我想做的，是一种能对一切场景都发生宏大影响力的产物，而我的特长是AI Infra手艺，这些都决议了我的挑选。”

　　甲子光年：本年年头的时分，「甲子光年」已经问过你：“假如一年后你能够问本人一个成绩，你会问甚么？”你的答复是“我生长了吗？”如今2024年已到年底了，你以为本人生长了吗？

　　好比在手艺目标方面、中心引擎的表示等，其时方案中的产物同样成功推出。从用户的反应来看，产物的确处理了他们的需求，用户体验优于别的挑选。

　　袁进辉：我以为，只需天天做的工作不反复，天天都有新的成绩需求处理，人在此中就会生长。只是生长的幅度巨细纷歧。这一年的节拍太快，根本没偶然间沉淀和深度考虑，也是一种遗憾。像兵戈似的忙于应对各类工作。

　　外洋市场在AI Infra范畴起步较早，如Google Cloud AI、英伟达、Databricks等。现在，大模子推理需求愈加明显，很多AI Infra公司押注这一范畴。以至之前未存眷AI Infra的公司，在发明推理成为次要的变现渠道后，也纷繁向此改变。

　　比拟之下，美国一些公司在芯片架构长进行更激进的测验考试，比方Cerebras Systems等公司，他经由过程芯片架构的变革使大模子推理速率更快。今朝海内还没有呈现相似的芯片，我们基于现有的国产芯片停止优化，好比昇腾系列，和与AMD架构附近的海光芯片。

　　袁进辉：究竟上各家对市场的了解根本分歧，对准的需求也大抵不异。每家的中心产物寻求的枢纽特性或目标类似，像怎样加快各类言语模子的推理速率、云效劳等。

　　固然不做使用，但我有一种激烈的觉得，如今是做使用产物的黄金工夫，仿佛统统前提都停当了，AI才能作为一种根底设备在大厂和创业企业以至开辟者之间曾经拉平，接下来要比拼产物和施行才能了。

　　起首是“人”，之前OneFlow获得了一些手艺打破和亮点，各人看到我们团队是久经磨练、根底踏实的，并且是AI标的目的上稀缺的人材。

　　生长最多的处所是在一样平常营业上，如面向市场、跟踪和提炼市场需求、做产物迭代和在公司内部设置资本，确保各个团队成员构成一个高效严密的团体等。这个团体包罗从研发、产物、运营增加到贸易化的全部链条。在系统化搭建上我变得愈加成熟了，不再只是专注于手艺或研发目标。

　　第一从天生的token数目来评价。今朝OpenAI每生成成数万亿token，海内一些大厂的日token天生量也超越万亿。根据中国信通院院长余晓晖公布的《环球数字经济白皮书（2024年）》，停止2024年一季度，环球AI企业已达近3万家。跟着使用数目和利用深度的增长，每生成成的token数目能够到达百万亿以至万万亿。

　　我们和Fireworks的布景靠近，他们本来在Meta卖力框架开辟，这类工尴尬刁难团队的本质和妙技请求极高，触及底层算子产物格量查询拜访表、编译器、散布式体系和算法与体系的协同设想等方面，而要组建一个各个方面都善于的“多边形”团队是相称艰难的。并非说我们有绝对劣势，但在这品种型的事情上仍是驾轻就熟的。

　　一年前，「甲子光年」曾问他：“一年后，假如你能够问本人一个成绩，你会问甚么？”袁进辉暗示会问“我生长了吗”。

　　偶然我们称本人为“token工场”，也有相似“模力社区”的观点。“模力”就是模子才能，我以为“模力”这个词很贴切，它是算力的进一步加工和提拔，可让模子像水电一样能被按需利用。实践上许多企业需求就是模子才能，间接将其运送到他们身旁不是更好？

　　业内说token的价钱曾经降下来了，但那只是引流价钱，企业实践利用时是另外一套订价系统。就像自助餐和饭店点菜的区分，自助餐自制，但在饭店零丁点菜的价钱仍旧高。

　　其次是“事”，即判定AI Infra能否有远景，从推理切入能否公道等。我小我私家以为“事”比“人”更主要，由于“事”自己要有充足的吸收力和市场空间，人材就会会聚。

　　袁进辉：方才会商的次要是机能优化、速率和本钱，但另有一个主要维度是东西的上手门坎和易用性。今朝我们正在停止一个小范畴测试项目，遭到了设想师用户的喜欢。

　　甲子光年：硅基活动建立一周年了，如今的成果能否到达了你一年前的预期？哪些方面做到了，哪些还没到达？

　　以文生图为例，从2022年下半年开端，这类天生模子逐步火了起来。而硅基活动的速率是最快的——用英伟达 GPU跑不异的模子，不管是Stable Diffusion仍是近期热点的Flux，我们都完成了最优速率，而且还撑持视频天生。

　　在文生图范畴，设想师群体有许多创意，他们期望把创意酿成理想，如创立相似妙鸭的使用、换脸、天生特定气势派头的设想图等，这些都属于文生图的事情流。设想这些事情流时，需求用一个盛行的软件叫ComfyUI，但ComfyUI不是云端运转的软件，需求在当地效劳器或电脑上装置并撑持GPU，这对许多设想师来讲是一浩劫点产物电子目次怎样做，由于设置GPU和情况装置十分费事。

　　袁进辉：有的，这个新工具出来必定会去试一下。我体验了preview版本，的确能够用相对简朴的prompt处理一些从前难以处置的成绩。经由过程屡次推理产物电子目次怎样做，它可以处理庞大度更高或需求更多逻辑推理的成绩，特别是在数学、编程、物理等方面，比从前前进许多。

　　从代价来看，我以为这个东西的潜力十分大，设想空间也很大。它是在消费环节中的一个超等使用，而在别的范畴，仿佛还没有看到具有不异宏大潜力的使用。

　　像Cursor这类编程东西，不只是编程助手（如Copilot），更像编程中的“主动驾驶”。它们能了解和索引全部项目，不但是了解部分代码或单个文件。即便是没有编程才能的人，经由过程天然言语形貌需求，颠末几回交互产物格量查询拜访表，也能完成一些小的使用法式。

　　如今，AI范畴的主疆场正悄悄从锻炼向推理转移。在模子范围不竭扩展的同时提拔推理服从和机能已经是行业的存眷点，成为鞭策AI使用落地的中心成绩。

　　而在外洋，出格是美国，企业效劳范畴有完美的生态系统，企业凡是在云上合作，构成多条理的合作系统。只需在某个环节中表示超卓，这个生态系统就可以协助企业得到市场份额和公道的代价分派。假如你开辟一个AI向量数据库引擎，只需在这个细分范畴中做到优良，就可以够经由过程生态协作获得市场承认产物电子目次怎样做，而不需求供给全部端到真个处理计划。

　　以Hugging Face为例，它最后是以构建一个环绕机械进修和天然言语处置的社区为主，前面逐步开展身分享机械进修模子、数据集和相干手艺的平台，先有了流量，再经由过程流质变现收益。除将流量指导至云计较厂商外，更好的方法是供给附加代价更高的效劳，好比为开辟者和用户供给布置模子的效劳。

　　至于差别点，包罗各别的产物范例和订价系统。一种形式相似于自助餐，客户能够按需挑选现成的效劳，订价较低，用来吸收客流；另外一种形式相似于餐馆点菜，客户的效劳专属，如公用实例等。各家都在供给中心手艺，如自研引擎和云效劳、加强高低文处置才能和函数挪用撑持等，但各人也在勤奋寻觅差同化的合作劣势。

　　因为小模子的算力需求低，本钱可控，我们以较低本钱运转它们，当做一种营销战略，这也是一种有用的市场投入。但关于企业用户，假如需求更大的模子、高并发需求，大概专属效劳器资本，这些效劳都是免费的。

　　这翻开了一个全新的能够性：“大家都能成为开辟者、缔造者”。这个观点之前也被提出过，但仅停止在实际上。很多人因为不懂编程，没法将本人的创意亲身完成。他们需求将设法经由过程产物司理传达给开辟者，而在这个过程当中，能够会落空原始创意的完好性。

　　我们找到了一种处理计划，将ComfyUI移至云端，如许设想师无需当地庞大的情况设置和GPU撑持，只需专注于设想和检察结果，计较事情由云端完成。这是我们孵化的一个项目，今朝的用户特别是设想师群体的反应优良。

　　有些创业是做人所不及，一骑绝尘，这固然是最幻想的形态产物格量查询拜访表。但借用李彦宏在内部的发言，我们每一个公司都处在完整合作的市场情况中，你不论做甚么标的目的都有许多合作敌手。

　　硅谷许多创业公司凡是从PLG形式开端，好比先效劳创业公司，到达必然支出后再转向效劳传统的大企业客户，由于一家大企业每一年能够带来上百万以至几百万美金的支出。以是开展的节拍是：先效劳小企业，再逐渐转向SLG形式，效劳大客户。

　　我的特长在于怎样经由过程手艺最大化地阐扬代价，我不断想做一种能对各行各业都发生宏大影响力的产物。假如我们明天谈做使用，你会发明使用的胜利更多依靠于产物的洞察，并且这类代价凡是只在某一个特定范畴里表现。

　　“那段工夫没有语言，由于工作太多了，没偶然间停下来歇口吻。OneFlow刚被并购，前面光年以外又起变革，何去何从？”袁进辉对「甲子光年」注释道，“决议创业后又得搞融资，直到年头当时才搞定。”

　　假如要效劳大企业（SLG客户），不管在哪一个市场，都需求线下造访，深化理解客户需求。假如作美国市场，必需有当地的贩卖团队，才气确保营业顺遂展开。

　　袁进辉：一些办法如paged attention、谋利施行或continuous batching等已在论文中有所形貌，基于这些观点停止尝试，找到差别的完成方法、设置和战略，纤细的地方有许多差别。

　　普通来讲，超等使用是指那些代价十分大大概用户量十分多的使用，好比Facebook、Tiktok、微信等。不外，当前这个编程东西的用户群体还没那末宏大，环球约莫有几万万开辟者利用。假如它真的能让每一个人都成为开辟者，那能够用户会到达几亿人。

　　第三点是，让广阔开辟者能低本钱地用好推理这件事，仍存在较高门坎。这触及到很多底层手艺，如GPU、散布式计较和云计较等。假如开辟庄重的产物，就要确保底层模子的不变运转，并在需求颠簸时弹性扩大计较才能。但是大大都开辟者和企业至今仍不善于处理这些成绩。以是从社会合作的实际来看，尺度化的AI推理布置产物，能更好地满意差别场景和使用的共性需求。

　　袁进辉：就我更熟习的企业效劳和云效劳来讲，不管是C端仍是B端，外洋市场的付费志愿和才能凡是都更强。不管是做to C使用仍是to B企业效劳，普通倡议先辈入这些“更肥饶”的市场。

　　我们的目的不是进入特定使用处景，而是处理这些场景中的共性成绩，好比推理是一切使用城市用到，另有文生图的事情流设想东西在差别场景中也具有普遍合用性。以是我们期望构建的是东西箱和东西链，并将其改变为云端产物，让各人更简单上手。

　　研讨凡是偏重于庞大而夺目的big idea，而产物开辟则更存眷团体机能的提拔。即便某个改良的收益不到10%，我们也会去完成，经由过程这些小幅度改良的积聚，整体上能够完成明显提拔产物电子目次怎样做，这些差别终极会招致差别的成果。

　　袁进辉：硅基活动的中心产物是SiliconCloud——一站式大模子API云效劳平台，包罗阿里旗下的通义大模子Qwen2、智谱旗下的GLM-4、幻方量化旗下的DeepSeek V2系列开源模子等。

　　另外一个次要的区分在于市场的挑选。外洋偕行次要存眷美国市场，而我们的出发点是海内市场，同时也到场了环球开源项目，比方文生图东西在环球开源社区有必然影响力，逐步吸收了外洋需求，特别是承认我们在文生图效劳上的用户。

　　我的考虑是，怎样让产物能在更多场景中发生代价，而不单单范围于某一个使用中。这类寻求也决议了我挑选做根底设备层。有人会对使用有执念，好比让人们糊口得更欢愉、吃得更好、玩得更高兴，那就该去做使用。

　　至于没到达的部门是本来料想中的使用提高速率会更快些。好比本来期望我们的效劳范围能超越一万卡，大概一天的token天生量能到达上千亿以至上万亿。但由于产物推出的节拍和使用市场开展的速率都有所影响，这些目标还没完整完成。

　　袁进辉：各人都在存眷大模子能带来哪些“杀手级使用”。投资者对大模子的希冀很高，想晓得它能处理哪些有代价的成绩。

　　同时AI推理的尺度化水平高。不管使用处景怎样，它们对底层手艺的利用接口都是同一的，这就像各人对英伟达GPU的遍及需求。言语模子的API遍及遵照OpenAI的尺度标准，这让大模子API能够在各类场景中同一挪用，这是少见的尺度化产物时机。假如需求量大又“一成不变”，就不得随着不打造“八门五花”的工具。

　　很多社区成员没法承担H100等高价显卡，只能利用小我私家电脑的消耗卡。以是硅基活动针对这类场景做了优化，成果发明出格受欢送，许多人都在用，这是我们其时在文生图范畴得到的反应。

　　第二从算力运转推理使命的角度看。AI计较中的GPU分为锻炼和推理两部门。锻炼的算力需求相对牢固，而推理的算力需求不竭增长。今朝推理所需的GPU数目已超越锻炼，且这类趋向将持续扩展。假如现阶段环球利用的GPU数目为数百万张，将来能够增长到万万张，而此中大部门将用于推理。

　　AGI的开展程度根本由锻炼阶段决议（固然GPT o1也展现了inference scaling的潜力），详细取决于可用数据的数目、算力的巨细和模子的范围，这些身分间接影响模子的终极结果和智能程度。

　　好比消耗级GPU的性价比高，但它们之间通讯带宽远低于H100，不具有像HBM或NVLink等手艺。很多大厂商偏向于仅优化H100等高机能GPU，由于在这些装备上做机能优化相对简朴。

　　英伟达对此立场明白，呈现成绩，他们不会供给撑持。但假如能自行处理，利用是没有成绩。在美国H100供给充沛，以H100为主，在海内仍有许多企业在利用消耗级GPU。

　　它毗连算力和使用的AI中心层根底设备，涵盖了数据筹办、模子锻炼、模子布置和使用整合等环节。而在其浩瀚构成部门中产物电子目次怎样做，AI推理（AI Inference）的比重尤其凸起。

　　作为Infra团队，我们期望经由过程自研推理引擎，闪开发者完成“token自在”。以是我们更靠近于“模子才能供给商”，在算力根底大将原始的算力加工成更靠近用户需求的产物。打个例如，算力就像是白菜、土豆等原质料，既能够间接卖给客户，也能够将这些原质料加工成宫保鸡丁之类的废品菜，再“端”给客户。

　　许多中小企业用私有云就充足了，像Serverless（无效劳器架构，开辟者无需办理效劳器的根底设备）之类的效劳。但一些大客户曾经具有本人的算力资本，并对数据隐私和宁静有严厉请求，因而需求我们在他们的情况中布置，更靠近私有云。

　　前沿使用范畴能够称为泛科技，包罗基于AI的创业公司、科技型企业、泛互娱范例的公司、电商公司、营销公司等。这些公司对AI手艺的采用十分超前，对产物的实在需求掌握得更精确，对产物的请求也更高，以是我们起首效劳这一波市场。而一些传统行业则会等手艺愈加成熟以后再使用。

　　如今的体贴更加“脚浮躁地”，好比这些手艺终究会在哪些使用处景中发作？新时期的“苹果”或“Meta”会是甚么样？各人都在等待着。

　　业内对此成绩并不是没无意识，但因为难度大，不断未处理，缘故原由之一多是英伟达不鼓舞或不撑持在数据中间中利用消耗级GPU，但究竟上国表里仍有很多企业在利用这些显卡。

　　假如你能永久包管抢先敌手12~18个月，那是全国无敌的。不要以为12~18个月是很短的工夫，哪怕你能包管永久抢先合作敌手6个月，那就赢了，你的市场份额多是70%，而敌手能够仅为20%以至10%的份额。这类连续的小幅抢先就可以带来最初的胜出。

　　已往各人敌手艺停顿感应奋发产物格量查询拜访表，但跟着工夫推移，更多人开端深思这些手艺的实践代价——投入云云之多，如今哪些范畴发生了宏大的代价？此前的投资带来了如何的报答？这类深思是一般的。跟着手艺边沿效益逐步减小，镇静度也有所降落，但各人对实践使用的等待在增长。

　　我们的劣势体如今引擎的运转速率和基于引擎构建的云效劳用户体验上，DeepSeek项目就是一个典范的例子，环球范畴内能够没有其他团队做的比我们更快了。

　　但关于偏底层产物，环球需求险些分歧，客户只体贴速率和价钱，人没必要然需求在外洋也能捉住需求。效劳中小企业或经由过程PLG方法开辟市场，也没必要然需求出国。究竟上，很多中小企业和to C使用团队就在海内，但完整根据外洋市场划定规矩运作，好比在Product Hunt上打榜，或在Reddit、推特上做营销。具有充足英语才能的话，人在海内经由过程线上拓客也是可行的。

　　袁进辉：最后没有产物时，我们只能向用户和投资人笼统地注释功效和为什么有自信心胜利。但如今我们不需求论证太多，能够间接用产物证实我们做得更好，经由过程客户反应和市场承认就可以证实劣势了。像接力赛，手艺、产物、市场占据率、口碑和品牌的每棒都要跑得快。

　　我们能够按照代价链条中的本钱和利润，来推算推理算力的市场范围。一台H100效劳器售价在27～28万美圆阁下，此中约20万美圆是芯片本钱，包罗八张H100卡。云效劳商在租赁这些效劳器时，普通毛利在50%以上，以至能到达70～80%。每张H100的月房钱在1000～2000美圆阁下，八张卡的效劳器每个月房钱约1万多美圆。据此能够推出AI推理市场范围。

　　有需乞降创意的人远比产物司理多很多。我们能看到的趋向是，即使没有编程根底的人，只需有需乞降创意，借助这些东西也能做出一个demo大概原型。

　　关于言语模子，提拔运转速率也是重点。今朝有几条手艺道路，包罗加州大学伯克利分校的vLLM、英伟达的TensorRT-LLM、Hugging Face的TGI、UCLA华人专家开辟的SGLang ，和海内上海浦江尝试室的狂言语模子的布置（LLM Deploy）等开源计划。闭源处理计划则包罗Together AI和Fireworks等，挑选十分多样化。

　　袁进辉：在当前的推理手艺使用中，我们有多样化的硬件挑选，从英伟达 H100到专为中国市场设想的H20、AMD和昇腾，和英伟达消耗级GPU等。它们在计较和传输才能上的差别，带来了性价比的差别。

　　2024年12月10日—11日，由「甲子光年」主理的「万千流变，自始自终——2024甲子引力年末盛典」将在北京举办。

　　但关于带宽十分低的效劳器或芯片，优化更具应战性。我们发明，除硅基活动险些没情面愿投入资本来处理这些低端硬件的优化成绩。把这个手艺成绩处理掉，用户就有更多的挑选了。

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