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需求端，2026年推理开始反超训练，成为AI算力消耗的主战场，推理成本两年降了280倍，企业的AI总支出却没降反升，中国日均Token调用量已经突破140万亿，一年涨了四成，需求呈指数级往上冲。

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但它也深刻地提醒了我们一件事：用模型，最好还是要用对“钥匙”，别把A模型生成的提示词，原封不动地搬到B模型里用。

中兴通讯的做法，是在方案设计之初，就把算力（Bit）、电力（Watt）、热力（Heat）、管理（Management）这四个维度深度耦合在一起，形成「4T协同」。

6、上千枚导弹，要飞向伊朗？

2012年博士毕业后，她进入工业和信息化部直属的中国信息通信研究院，从研究员一路做到研究部主任，并深度参与了国家大数据、人工智能的顶层设计。

在程衍樑看来，播客变现链条长，难以标准化复制，是一门极其分散、难以收敛的个体化生意。

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传统做法是「大脑想完，再交给小脑做」。

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仁和店的表现特别好，调改当年的收入是8000多万元，第二年冲到了2.3亿元。

所以有机会从小靠着搜索引擎、书本、课堂、争论和试错，先学过一些基础判断能力，再开始使用AI，能够有机会建立起”我不确定”的感觉。

邮件里躺着客户需求，日历里排着会议，聊天软件里散落着合作进度，项目文档又在另一个系统。

9、敢晒敢时髦，风格不设防

这便是织影（Shadoweave）的定位：不去开发一款定制化记忆工具，而是打造面向全行业的AI记忆协议。

与此同时，硬件集群的协同只是基础，算力要发挥更大效用，还需跨地域的算网调度。

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背后甚至专门立了一块大屏幕，实时统计这四个“打工人”的干活KPI。

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这里有一个很残酷的「木桶效应」：如果「大脑」只有50%的泛化能力和成功率，那么无论搭配50分还是90分的硬件，整体表现依然只有50%。

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模型的能力是泛化效率、可交互性这类内在属性；展现出来的能力是生成效果这类外在呈现。

老爷子的原话是：「当前的深度学习方法是脆弱且低效的，需要的不是修修补补，而是从根基上重新来过。

看完这些Demo，我感觉离工厂、商超由机器人主导的那一天，可能真的不远了。