（来源：上观新闻）
当前，人🇲🇨工智能🌝♦已从大模型技🌿术竞赛转向A🍘I原生应用落地阶🚲👵段🇦🇨6️⃣。就像PM其实只🍔📰是一个标签，🥺🎫指那种🕍🍩既能设计广告、写🎷代码、又对用户🇶🇦🤡特别感兴趣的家伙❕🥪，你懂我🌊的意思吧？其实🗨，这同样也可🇪🇸能是个工🍆6️⃣程师，他对用户的⬛💳需求同样敏🇯🇴锐而深刻😧⏺。未来更核🍇心的路径将是“⬅🍢云边端协同+大🌍📶小模型编排”，❗用云端大模型负🇻🇦🔋责任务规划，边🐁缘端/🇹🇹终端的轻量化开👨🚀🔪源模型执行特🇻🇺定单点任🧗♀️务，避免大🌗模型全程介入🕵⚾。
但Feldman🌖🎼也拆解了英🆓🐱伟达的护城河🖱构成，其🚬🈸中有些很📘😪真实，有🇹🇴🇭🇲些被高估了📛♉。关键是我们必须考🇺🇾💠虑关键瓶颈👨⚕️。我们的市场🚳◽覆盖范围🇮🇶远远大于㊗任何TP⛹U或ASIC（🏭🏴应用专用集成🛩电路）能够达😽🍁到的水平🇲🇾🇲🇵。随着新能🧦源汽车与自动驾⬛👨🦰驶系统的快🌑😍速普及，单车M🔡LCC用量已从传🛴统燃油车的几⛪🚩千颗提🇦🇿🙅♂️升至上⛵万颗甚至更多😤，而在AI服务🦔器与数据中心中👺😬，高性能🎢91 国产 爽 黄 在线处理器与🕗🚝电源管理模块对M👩👧👦🔓LCC的🤾♂️需求也呈现指数👷♀️💞级增长，尤🍶其是在⏪🗯电源去耦与高🏯🚮频滤波环🍧🎉节，对高容值、小💀尺寸产🇨🇵🛃品的依赖显👜著增强🇺🇳。
