（来源：上观新闻）
“龙虾兴起，进🇲🇵一步推动了🇬🇬🕙人工智能算力使用🥦🚯模式的转变，🤟🇵🇫现在以推♻👢理为主🍼、以服务为主🌯🅾，Toke🚨n变得🔍🇼🇫非常标准🥠。郭毅告诉我们，🛣♑仅仅实现在本1️⃣🙌地跑端侧模型这☝🥢一点，就🛡需要硬件和⚾各类端侧🐠模型的深👨🍳🇵🇷度适配：“不🉐仅是‘能🅿跑起来’🕵🥜就够，🐢🏢而是要‘🎠👩🌾跑得快、👩👧跑得好、跑🏗得稳定’🇨🇱。那些在2025🇩🇬👩🔬年初以正常价格买☮入设备、在价格🇸🇸高位密🖼🇨🇰集出租的租🙁赁商，确实🧿🧀赚到了快钱💆♂️🌑。
海淀就是海♑🥫淀🇹🇭🌍。太复杂的原理不🔎🙉是本文要🔔探讨的内容，但是🦊核心是🎿✊模型对词元的处🏌️♀️理“办法🎖”，和不🗿💭同任务类型，都🔃🦈决定了不同的计👩💼🈵算次数要求，🔵也决定着🥨后期的实际✉🚵♀️消耗🚉。通过承接活动☃🥗、引入企业🛋、对接场景，它🔺🎮们逐步😀成为创新网👨👧👧🇧🇭络的一部🌱分🅰🙏。”Tiiny ◀⏬AI副总裁兼商✌业化负责人E🇷🇺⌨co Le💷e告诉🔨🏆我们，🦞不少用户都被🔖“本地跑模型🤼♂️”的特点吸引☂：只需要一次性花🥽硬件的钱®，之后就能让🏆❇龙虾无限量、离线🎁🇸🇻调用模型👐🆚。Q5 🆙智现未来🇧🇹是国内首个实现🏐12吋晶圆厂全栈😦🤦♂️AI落地🕉的纯国产化工业5️⃣软件提供商，1💲🚇2吋Fab🌩🍸厂规模❓💁部署的🎌🦌技术门槛主要在哪👨👩👦👦🚂？公司为何能🍘🐑率先突破🇧🇻🏰这些挑战🗺实现落地？ 🏝🎰汪锋：📏12吋晶圆厂全栈🇸🇳🇨🇬AI部署的🤐🔷核心门槛有三个：🚽 数据🐳层面：FAB厂✒工艺复🇱🇦杂，生产数👸据量大、多🇲🇭模态且分散🐅🍸，通用大模型🏢🛳需深度改造才😏♣能适配； 🇧🇧🌐技术适配层🛣🔤面：需兼容🧵🇰🇿不同设备、不同的❄🇨🇷制程，实🇨🇨🚜现AI与工业📶软件深度融合📘而非简👨🍳💵单叠加； 系♻统集成层面：🎄需打通现有多💚🔽套系统，深👨🏫度集成且不🚧干扰生产😃。
