（+微:hywyysxs）
Ben： 🇵🇫这种功❕👨🚀耗的优🕕⛹化是存储技术🥈本身的进步，还是🇺🇦🧞♂️因为在单一👩🎓↘体积中集成了💛更大的容量，减🖐🎪少了分散部署的🇮🇩👩🎨开销？🕔能不能稍👱♀️🥫微展开🚁讲讲功耗方🏌️♀️🆑面的机🏺制？我认为💋🔞这一点🚱🦒非常关键—🇺🇲🇧🇹—大家😮🦉都认同Je🛃🍃nsen的基本🇪🇭👱♀️逻辑：在固定的功🇨🇳😷耗预算内，实现最🏏⚰大化的算力，这🔀包括我们讨论的所🍇有基础设施👩🦰🇸🇧。
因此，我们在🙊🔺整体模型中📋已经将这些♌因素考虑在内🚭📉。非但没颠🍳覆，它反倒🇨🇭让传统巨头赚了💰更多，在很多细节🛣🥡上提升了他们🇬🇷👩👩👦的效率🌞。这种势头正🇱🇨在推动更深层次、🏋🇮🇪长期的客🔻户互动，包括🎼💈大规模的多代产😠品部署👥🇬🇪。目前，全球每🇨🇷一家大型🏂什么叫第三方助孕云服务提供商都在🔓😠扩大其霄龙处理👨🦰🇲🇫器的部署👨👦👦规模，其驱动🎰的云实例🇧🇪数量同👩⚕️比增长近百🚊🥋分之五十，🇹🇳达到一千六百多🔣个🚏🇳🇴。
训练架构🍦和推理架构👨🎨🆙会走向♓🗂分化，而🇭🇰推理架构面临▪着截然不5️⃣同的存储挑战—🇺🇸—谷歌称之🇧🇯为"内存墙"🇺🇿。但他以前不〽懂，我相信他现🤙🔣在也不懂 ➿⏹AI🤶🇧🇴。。所以，在⏺🗃过去的几个月里🐣👐，通过与客🔯什么叫第三方助孕户的交流并观察🐻AI技术的实🍎🇪🇸际应用🖋🖌进程，我们发🍀👆现无论是主要的🈶云服务提👩🔧供商，还是🚄🚵♀️企业级🐒客户，对CPU的🌴需求都🇧🇼在显著增加✌。
