（来源：上观新闻）
通过向量数据库集🇿🇦成、流水👗线IO加速库等🇻🇦技术，🖼🦎存储深度参与AI🕳业务流转，🇮🇹🌠打破存力🎐与算力的物理🐝🧴边界，实现“以存🇳🇮代算、以🍈存促算”的新模🚝式🦚🤹♂️。近日爆火的 Op🎸enC🚇🅰law 🇨🇾🦹♀️“小龙虾”▶ 智能👣体，恰恰暴露了🧦中小企🕰业的算力🇷🇼🌴痛点：云🚱🥭端调用T🇵🇭👌oken成本飙升👨👩👧🍐，单月开销动辄过🚒万；本地8⛏卡服务器跑不动多🖥实例智🇲🇿😁能体，频繁显存溢🐛🌰出、响应卡顿🤨🧹；传统高密度集🌹🔕群又被线缆拖累🥟，算力损🇩🇿🤜耗超标的同时👐🔉，还让硬件🧝♂️投入打了水漂🍊。
模型迭代方面，预🗂🍜期节奏约为每年🏀📑推出一代旗舰模🤘🥖型（如GLM 😋4.7到GL🐋🗽M 5🍫，Min♑iMax M✈🇻🇪2系列到🍛🔲M3系👨🔧👨💼列），中间伴随强🔏化学习🎆🍊驱动的小幅👟📈升级，停🌔止迭代👨🏫意味着💁失去竞争地📂👱♀️位🇷🇼。科学领域的训🔨🇿🇦练数据覆盖了🚴🇪🇨物理、化学🕯和生物学，总计2🇺🇿🇧🇻70万个样本🌰。其次赚🆘🧱钱的，是早期入局☦、快速离场的投📂👞机者👪🎪。更有意思的是，🐍开发者这🇧🇸个模型的中国公🍪🦏司，4天前🏫🇱🇦刚刚才给了硅谷技◼术圈一个🏩🥿小小的震撼📗4️⃣。
