（来源：上观新闻）
GPU使用的HB🚸🇧🇿M读写慢👀💍，是推理过程中🌬🍬的根本🗒↩瓶颈，每🧲💀生成一个🍎token，一🇵🇲个70😤亿参数模型需要搬👩👧👧🆖运约140GB🇨🇺🎥数据，频☠率极高，🐍👩💻HBM💱📶跟不上🏌🕕。而未来的🇿🇼考验，不在于数字⚙能否继续增长，而🕔👩👩👦在于我们如何在高🍃基数的装机🚶♀️📝久久播播规模下🇩🇴👰，维持一个🧡更为稳健、透明且🇮🇱可持续的🕌能源生态🕹链条🎑。
”他用了一个🐍👁久久播播生动的比喻：💑🤑美国就像一个用☔🙍♂️双手抱着🇫🇴👨🦳一大堆鸡蛋的人🦟🇲🇺，鸡蛋堆得满👴🇧🇸满的，可是一🇸🇻动都动不得，稍🚌一动鸡蛋就掉下来🇱🇷了🆕⌛。AI技术⚔🏡发展迅速，带🈺来了巨大🍲的信息差和不确定🥣性🚄🚍。我们认为学习过📖🆑程中的数据、多模🏃♀️态的数据和数据🕘🇻🇦的感知🐨是非常👊😎关键的✉。2026年🛶📇1月14日，Op🧘♂️〽enAI🚜🧟♀️与Cereb🤕🍆ras正式㊙宣布多年期🕟计算协议，🖤🚶Cerebras🇧🇷🍆将通过自🥼建和租赁🏚数据中心的🏭🇹🇭方式，向Open🍻AI提供🔳🐈高达7👨🍳50兆瓦Ⓜ的计算能力🐗🏕，合同期🇲🇼至2028👨🚀年，协议规模超过🚚100亿美元💤👨🎤。
