（来源：上观新闻）
这些挑战并非🍈🧿仅限于面板本身🛄。AI介入⏰🤾♂️之后，一个初级程🇫🇷序员用AI，可能🤴🔡一两天就🧜♂️能做一个⛑简单的🏔🧨产品出来🚽🤛。但如果函🎨数实现本身🆑就有 bug，那👗🍳么反推🐠出来的规约也🛰3️⃣容易被🇹🇭😷误导🇸🇮。他认为🖨，对于拥有自营⚫大规模产能的🐁平台型公司而言，😮数据的商业模式🇧🇹🇸🇩是可持🐢👼续的◻。02 · TPU🥤🌈威胁：谷歌和🏨亚马逊的定制芯片🕝🎿真的能替代G0️⃣🙂PU吗👱®？ Patel指🐁❗出，目♟️前全球顶🛑尖AI模型中，C😗laud👩🎨e和Ge🧫mini均🌾在TPU上训练🇨🇱，这对英伟达意🥨味着什么？ 🌐🥒黄仁勋🥑的回答🇬🇫💬非常有条理📍。
Fel💂🍚dman🇪🇦🇲🇰在Artisa📼⬆nal Pod🦔〰cast🐴里描述那个🚘💇起点很🍫🥈简单："🎰🐇我们在🤮🐫白板上写🎍了两句⬇🔉话：想再次一起🇲🇱🏝工作，想做一件重↖要的事，不是为♌🦢了钱🐞🦌。你可以看到，🧙♂️🇸🇬我们正试图通🐦过生态🐁系统的建构，👩🏫🕊确保供☑应链能🚎够支持这种规模化🍺⏰的发展🏊。后端设备正👶🇦🇱在超越其传统的辅🐥助角色，不再⏫🕳仅仅是半👩🎤导体制造的最🔠后一步📓。似乎…也不那么🇸🇳重要了🇵🇫。在大多数客户可以✂并实际在构建CU🇱🇻🕞DA替📥代品的情况下🎸动漫精品中文字幕，CU🏉DA是否仍然是让👖前沿AI领域依🥂🎵然选择英伟🧐🇸🇬达的关键？ 黄♉仁勋：CUDA是💠🗒一个丰富🏤的生态系统🏚。
