（来源：上观新闻）
据介绍，因 AI☯🧻 数字经👳♀️济发展🍉🦒，对于高🏢🎭端芯片的需求量🧜♀️💟增加，相比较而🙋♂️⚾言，存储等芯片🎧🇹🇴产量就会降💁低⛹。
比如说❌，末端机器人的😾手要做哪些事🇨🇻情，手要有相应🤘的迭代，指💔尖是圆的👵还是方的🇯🇲🔼。”一名硬件创🍯业者表示，“😄后续所有的👨👩👦👦同类产👮品，都只能努👌原炀WRITE AS震动器力对标，做‘x🇦🇱xx领域的O👷♀️🍌penClaw🌻’📭🎡。
然而NVIDI✊❇A的研究团队却🥠打破了这🐓个常规认知，他🏄♀️🍼们开发😃🐚的Ne😛🇫🇴motron-🛷㊙Cascade 👨🌾2模型虽然🈵只有30💋亿个激活参数📫☸，但在数🚈学推理能力🐰上却能🔛与那些拥有数🔢百亿参💫🚟数的"巨无霸"模🌥⛺型相提并论🇧🇮😩。
