（+微:hywyysxs）
管理层的逻辑链很清晰：Ag🤐entic 🇲🇩👩🌾AI的普及→推理😖🐖量爆发→每个a🗄gent需🐞🚧要CPU👅来编排和处🛳理数据→C💴🔁PU与GPU🇮🇹🥅的配比从🦚🥥1:4提升到1:👨🚀1甚至更高→C♐🕺PU ↘⏰TAM倍增😱🎥。我觉得他们👨👩👧👦🇭🇰缺失的🇲🇽一点是：他们好像🦚把自己当成了唯🇲🇬一担心这件🧫🏧事的人，🧚♂️🕠广州助孕代怀却忘了世界🍒上还有很多🤴人，包括🐥很多计算机科学⏏家，正在努🗺🕧力让世界变🌳得更安全、更好🌇。
**七、中间😠🤛训练之后，VL❕M本身还好吗*🛴🕐* 除🇸🇹🚕了在机器人任务上🤘⁉的提升🌐，研究团队也🐃💝关心：这番针对🏋️♀️◾性的热身👨⚕️📓训练，会不会🗾削弱VLM原本😽在其他视觉语言🇲🇹⌛任务上🇸🇳的能力👤？毕竟，一个👹变成了"机器人⬇🌩专家"却忘记了如🐠📞何看图说话的模型🚖🇲🇨，应用范围会⛩🙎♂️大打折扣🌅。
对于 I🃏🖨nse🚲🌡rtion 1🎊和 Inse🍃rtion 2的🥀晶圆级📟🇻🇺测试，行业的目标❇🏤是至少🕧🤲750 UPH🇰🇳😲。麦肯锡据此勾勒出🐝🇧🇱一个分层格局🇸🇷：算力和电池🍝▪系统将出🇹🇳🤤现类似汽车业的🏄♀️🚼一级供应商体系，⚓🇩🇬传感器领😤👽域会有🌻😟选择性整🔢合，而运动架🐿构层仍将🛂🖼由整机🇼🇸厂主导🥰🇻🇦。
