（来源：上观新闻）
前Seed😪🇸🇩视觉AI平台🏴☠️🍴负责人肖学峰🔔和基础设🚎⛵施专家🇵🇳🕢张弛，目🇬🇬⏭前都在🍕腾讯做模型基👨🦳础设施项📤目🤣。在 LLM 时代🖼🔃，如何让🇹🇹👮形式化方法的脚🚼步快速跟上编程🥩🦀智能体的🕸发展速🎓度变得越发👣重要🔦。LeC🤸♀️🇮🇩un的JEPA架🀄构刻意丢弃🎖像素细节，只在🇹🇭抽象的隐空间📭里做预测🚂🧥。但实际🇲🇨😯上，5☑🧡60万美🐟♣元描述的只是一🔼🧴次训练运行，🔣不是这家公司😢的全部开销🤞。。当然英伟达🛰肯定会有☔遗漏的地方♿，在我们👮♀️🖤的规模和速度🖤👷欧美无砖专区一中文字新闻上，我🥎们是唯🦷🎟一一家每年🇲🇱都在大幅度🥢推动技术🤸♀️跃升的公司—⚱—每一年🥶🍟。
你可能会好奇，🚋为啥动作这🐤🐬么一致？我拆了一🎻🐥下，觉得🔀有三件事同🍧时发生了，把🎨大家推到了同一条🇬🇹路上🦈。但这类产品有一🥗🇸🇱个共同的🛐💳软肋：长时序一致💞✅性和物理准确性仍🇻🇳🐴然不稳定😟⛰。但一年之🥣后，这套叙事开🇧🇧始出现裂缝🚒。ABF介电薄膜也⏺面临类似的集中🇰🇼🐮风险☀。但如果这样，D👄🇼🇸eepSe🤘ek还会🇹🇬🌀是一家传统意义上🍝的大模型公⚡司吗？ 似乎🍊🇲🇼，DeepSe🦃👩🦱ek正站在一🧖♀️个十字路口🎣上🕛🥏。
不过英伟达20🕷🕺25年底以200🤑🆎亿美元获📩🇸🇯得了推理芯片公🌒司Gr🏀oq的🇫🇯🇸🇽技术授权和核心🌃团队，并👷🕠在GTC 2🦖🏷026上展示🔗🇲🇾了第一块非💟GPU推理芯👕片Gro🕵️♀️🏡q 3 LPU，🌧已经有产品直接瞄🌧准了Cerebr👨👨👧👦📫as擅长的高速解🇭🇰🇲🇸码市场😚🕍。它可能同时包含模🇦🇴😅型推理、搜索、🚗👨👩👧👧检索、缓存👩❤️💋👩、上下文驻留、运🧹🇫🇮行时、容🇱🇰器、团队席🧂🍻位、动作配额🕘🚇，乃至一🇳🇪个被明确✍🇸🇯定义的“完☎成件”🌂🇬🇵。
