（+微:hywyysxs）
评奖体系的设计〽🇹🇹同样值得关注😉🇹🇿。现有合作伙伴⛹️♀️🇲🇱正在将 In💈stinct 🇨🇬应用于更🇲🇲🔍广泛的工作负载👆，同时越来越多🛩的新合作伙伴正🇲🇶🇧🇴在 Instin😓☹ct 上部🇸🇷署生产级🦝 AI 工🖊📐作负载，这凸显3️⃣👠了我们硬🇿🇼件和软件堆🔴💳栈的成熟🎑😐度🕰。基于当前信念、🇵🇼假设和预期的前🗳📦瞻性陈述🇲🇺仅代表今日观点🎴，因此涉及可📰能导致实🌃🖖际结果与我们当前📫🍒预期产🏣生重大差异🍰的风险和🤬📈不确定性🇹🇷。于是它渐🏸🌮渐被主流研究忽视🍢，沦为"看上去可🇲🇺🇪🇹行但实际不好用😥🎗"的角色⌚🌒。另一边，在麻省🖋理工学😝🧥习期间，特🔡🔲鲁尔还结识🤜了三位志同道🍝合的同🍤🚊学——苏阿🇲🇿♉勒·阿👨🦳西夫（Sual⛺eh Asif🇬🇲🦠）、阿维😄德·伦✳🔴内马克（Ar🕷🇧🇭vid Lu🧱nne⛵✴mark）🍐🤮和阿曼·桑📎🦷格（Aman 👨👩👦👦Sange🏃♀️r）🇳🇺。
我认为这可能因公🇹🇩司而异🕝。但更大的收益🧬🦂来自大容量带来🌧的系统级整合效应🗨👩🎨。增长规模🙋最大的是代理式💔🍻 AI（a🙃genti⏳c AI）领🗡域，我〽们认为这主要🔗源于所有代理💱👩👦式流程的需求驱🇲🇷动🇹🇫🧗♀️。技术也由此🇨🇩🇧🇬开始绕开🐼原有的城🤵市经济结构👨👩👧运行🎽。我理解像TPU🔃这样的AI推🛹理架构是为此而✝🦄生的，但就算有🌈🈲满架的芯🅾片，再加上🇷🇼🏀你们提到的内存扩🇨🇬💅展设备🇬🇶🏳️🌈，面对这种级🧓🚻别的并发，感🌅觉问题🕋🚊还是极难解决🥒。但现在，这种耦🌆合正在被打破，☂🕞AI企业依然在☣这里聚集、融资、🕴扩张，🇲🇵🥕但它们🚡对城市的依🎥🕯赖正在下降：远🇿🇲🤵程协作🌥🦹♂️降低了对地理集▫🚱中度的需求；自👩❤️👩🦸♀️动化降低🇸🇯⌚了对人🔣力规模🐐😳的依赖，🇱🇹🆙资本回🛄🧗♀️报因此更多停🦃留在企🇧🇷业层面，而🚖🧒非向更广泛❗的城市人群外溢🇻🇺。
