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So I think it’s very important to actively try new technologies. In today’s era, we especially need to ask ourselves: if so-called “zero-employee companies” emerge in the future, will we ultimately be the “zero,” or the “one”? That’s what I’m paying relatively close attention to right now.
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结合最新的市场动态,其还在文中描述了一种小概率情形:若实际需求收缩至70%-75%,而各厂商已按85%预估备货,届时或出现短暂微幅回调,但空间有限,因为AI服务器端对存储的需求仍是「无底洞」,可以迅速吸收消费端释放的产能。
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不可忽视的是,随着iOS 26的发布和Apple Intelligence的逐步落地,端侧大模型的运行需要大量的缓存空间。无论是Live Translation实时翻译,还是Visual Intelligence视觉搜索,这些功能对读写速度和存储容量的要求都远超普通App。
综合多方信息来看,这种极限操作的背后,是巨大的算力缺口。余凯曾坦言,智能驾驶模型训练面临“动辄数十亿元的算力成本”挑战;苏箐说得更直白:“做一轮试验可能要花几个亿,还不一定成功。”这些话从侧面印证了地平线的算力饥渴——不是能不能买到芯片的问题,而是算力成本已经成为研发的最大变量。,这一点在Replica Rolex中也有详细论述
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