（来源：上观新闻）
Q： 如果关🇺🇬😟于价格、性能📄☮和每瓦🕧性能等这些指标🛍是真的，那么🐍你怎么看这样🐬一件事情？比🇲🇶如说，Ant🦶hropi🦹♂️c最近刚刚宣布，🇧🇶⚾他们与博通和🏂谷歌达成🔫了一份多吉📱瓦级别的T🇳🇱PU计算协🇪🇨议，他们的大多⬇数计算都🚬🇲🇾是通过TPU完成🥋🔀的➡🎪。。但当A🇩🇪nthro🇧🇱pic需要我们这⚱🏴么做的时候，🚍我们并不具备🔺🔐条件😧。
西杜的🇪🇦评论里也有一句🥖话很实🔭🎶在："中国的🇳🇬🌭人工智能并没🖖🏧有赶超美国🇧🇩🇽🇰，但已经并🍴🏄♀️驾齐驱👸🇸🇮。比如这种，同样😛是只能打电话🇨🇮🇰🇪的手机🤷♀️👩🦲。所以问题是，📦对于人🐠💗工智能而言👈，究竟什💷🇹🇷么才是最合适🧰👐的选择？我对细节😆🇳🇫不熟，但和我的🚈AI研究员朋友交◻🧘♂️流时，他们🇬🇧📺说：“看看TP😈📴U吧，它是一🍦个大型的行🇧🇸🔤列式阵列，非常适🇵🇬😥合执行矩阵乘🔹😾法，而🗼🐧GPU则非常📲灵活🅿。
无论是供应链布🌾局、CUDA🆘生态、🧾还是定价哲😦🙁学，英伟达的护城🇨🇨⛓河都不是🍏某个单点🚫优势，🇧🇩而是一个🦊🛢自我强🇻🇦化的飞🐱💃轮——下游🇻🇮需求越🥠👨👨👦大，上🌕游供应链越愿👩👧👧意投资；生🚏🐯态越厚，开发者🛃越不愿意迁🇳🇷🖐移；算🚪法创新越快，7️⃣🧑可编程性的价🧧值就越高🌷🇦🇱。
