（+微:hywyysxs）
能够在这个环节站🔶稳脚跟的公司，会👚有很强的竞争优势😅。训练时每一🐠🇯🇲步都用真实数据喂🌍给模型（tea🌫che🗿🇲🇩r forc😧🕰ing），📱🍃但测试时却要自己💈🇭🇰预测，这种不🍤👉匹配导致误差🦃像滚雪球一样越积🔴越大🌇。第二个生意，是面🇱🇻向 9 亿周活用🏳️🌈户的 C 端业务🔐🚖。这就是🎈为什么 G🔢PU 的消📗耗量会🏌️♀️🏁一飞冲天，甚至我🖋们四五年前卖🍥出去的😏 GPU，现🇻🇦🥣在价格涨得比好👃酒还快🐜。
毕竟，对于👟👱♀️C端用户而言🥥，付费📽🔪的门槛一🐢旦跨过，信任的🇪🇨🇧🇴裂缝，就🇵🇱很难再弥合了🇨🇳。省下全🇨🇫↗部存储带宽，全靠🍤长程特征🇵🇱📧做锚点🇧🇶，碰到问题GPU🥈现场硬🇷🇸🇬🇦算🚎。图 | 不同模🏬块所面临的供应链🐗瓶颈风🏕险并不均匀♨🚆。但如果客观分析来😁看，围绕内存的过⚙渡焦虑大可不必🇯🇴⚫，一方👩🚀面端侧模👩⚖️型的能力正🛌🇦🇪在增长♍，另一方🏍👩👩👦👦面，过大的内存💓🤼♂️在综合成本🖌🌟考量上，🛴也并不合理🎆🦝。
