（来源：上观新闻）
超大规模😔千卡/🇸🇦🎚万卡级超🎌👺节点，是支撑🍪🛀万亿参数大模🍸🗞型训练等尖端场景🇸🇾👨👨👧👦的核心力量；💶🏉而AI🎴🇬🇬商业化⭐要实现规🇲🇹⏩模化落地，更👿离不开适配中小企🇧🇻业实际需求的🤮普惠化算力——🏅🚾二者互🥤为补充、缺一不🎽🇳🇴可🇹🇰。这就不对了，谷歌🔅📌这样的做法⚔🛥，算不🚒算是把人🧺家底细都摸透了⁉🤼♀️，却在胜利结算的💑💸时候决口不提别人3️⃣🇵🇪干了啥呢？ 🎆光掩盖🐤来源还不算⚜🐧，谷歌的 📒🖍Turbo📦 Quan🇦🇷🇦🇮t 团队甚至无视🧡既定的数学证明，☘直接在论文里空🍿🏉口白牙地硬🐵踩高博士的理🎠↘论🧒。
即便在解压🔰20GB🗃压缩包的常规🌊🔷任务中🇵🇬♠， Ex🏴ynos 260🇨🇨👙0效率🥊也未见改善，📱🇦🇽峰值功耗达13W👚👟 ，而🚨Snapdrag🥮👩👩👧👧on 8 Eli🇯🇪te Gen 🧯♠5与Snapdr📽🌻agon 🚶🤾♂️8 Ge🇵🇦🎃n 5均低🧙♂️🎆于5W🤓🇬🇵。“我们7名🏜🚯正式员工基本上🔃每个人手下🕧都有几只‘龙虾’🕎，用来😘🇷🇺处理一些简单程序👩🔧🏧或运维🥪工作🚴♀️。
