（来源：上观新闻）
GPU使用的🤕HBM读写慢🌰，是推理过程中的✊根本瓶颈，每🐔🧤生成一个2️⃣toke♒🚾n，一个7💏0亿参数模型🤽♀️需要搬🍿运约140GB💕📃数据，频🏦💩率极高，HBM🚬🇧🇻跟不上🌻。今年是😚Ver🎟a Ru🎶bin，明年是🥅📀Vera Rub📬🇪🇪in U🚖ltra，再之后🔸🍖是Feynma😛🚶n，再下一年🧰可能是尚未命名👨✈️的新产品👱😔。
但事实✴恰恰相反：👩🔬🕠模型仍是底层最🏴🇪🇷核心的供🎥♣给对象📑🛰，只是它不再是企👩🔧🏌业成本解释框架🇬🇦里的唯一变量🇵🇳。AI 算力、☂数据中心和智能🚮♓终端持续🍧放量，正🏓🧜♀️在推动全球半导👩🦱体景气进入上🤪🖖行阶段🦸♀️💓。面板级🇸🇩处理的💔✉成本优势反而🤔⛵更加显著，而非减📸弱，因为其所服务4️⃣的封装成本更高📛🔻、面积♿更大🎆。
