（来源：上观新闻）
（基于公开财↩务数据🇮🇲，本文不作为任何👧♣形式的投资建议🇸🇾👨👨👧👦）🛂🚑。大规模🧒内测和产品正式上🦓🥗线后的用户反馈💏😢，才是真🤓正的试金石🧛♂️。在核心收购🥪层面，早💘🏬在2019🇷🇪年，英特🍧尔收购Bar🙋🈸efoot🧛♀️⏱ Networ🕚🔯ks，成为其布局🧮光芯片领域的🦷🚣♀️关键落子，🕣将后者🦈🇬🇳的可编程以太网🚠😯交换芯片🚄🇳🇷与自身硅🎙⛅光引擎相结合，成🚟功推出业界首😁⛪个（CP🔱O）方案🇷🇸，实现1.6 🦸♀️Tbps硅光引擎🔸🍕与12.🌃🐗中文美欧网站8 Tbps交🧝♀️换芯片Ⓜ的高效集成🍄👩👧。
当然，工程优👩👧👧化、调度策略👬👶、模型压缩、缓🥽存机制都🧪🥵重要💴。"最怕产品⤴高开低走，🕌🎀吹得天花乱坠，交🔳🔭付不了🥀🕜。
01｜引言🔇🔋：从一个悖论🔖说起 思⌚🇸🇷考的起点，是我🇬🇪🥝最近常常🙆🥃想到的一个悖论：🎩当 AI 让做事🕎变得极其容易的时🖐🇨🇨候，「做🇵🇾事」本身还是组🎾织效能🇭🇷🦢的核心吗？ 或者👴🥪我们换一⏰个更基本🎆的提问🍇✏：当 AI 📭⛎改变了生产要素🇬🇳🇨🇫的稀缺性，组织效📷🥭能的定义本身需〽要怎样重构？🇨🇰 以下是我围绕🇨🇳📂这个问🇳🇮题的一些思考🐤🏝，欢迎交🥝🔡流🚿。
