（来源：上观新闻）
GPU使用的🥎HBM读写🚣慢，是推☺理过程中🐙🇸🇰的根本瓶颈，每🇬🇬🀄生成一个t🧡oken，一🏺🤹♂️个70亿参数模型🍺🥫需要搬运约🧐140GB数据，⬛频率极高，HBM🦛跟不上👩💼📋。Anthropi💲c表示：“🚣♀️♥通过在真实世界👷♀️♏中部署与运🧨👋行这些防护机🤹♂️🌬制，我🐍🇱🇰们将积😹累经验，为了🇩🇴最终能更广泛地发🎃♠布Mythos级↗别的模型🌴。
其策略🎳😞核心可🎄🇱🇮概括为：不为🌓追逐单一个😭体的“昙花📦🌁一现”，而是致🔫🐰力于为整🇦🇿个“超级🥦个体”群🇹🇨⁉落养好“一池春🥙🐅国产综合精品日韩水”🌛🏘。这意味着创业者🌽💶的AI应用，有🇨🇴机会直接对✖🇧🇦接真实需求，完成🇸🇮从技术🏗到市场的➿🍗“惊险一跃”🛶😇。
最常被提到的"C🍆⁉UDA🌃"，Feldm🈺🇰🇬an的判断🍩是：在🇦🇨推理领🥢♾️域，并不🇲🇱存在😥。他告诉虎嗅🏃🤵，包括OpenA🇻🇦I在内的🇧🇧👩💻公司，并不会🇴🇲🕹在底层过度📶🌙依赖PTX🏃♀️优化，其🔧原因是，他们💘不希望被单一🖌👐算力体🦸♀️系锁死🛏。
