（来源：上观新闻）
未来更核心的🔷🔓路径将是“云边端🌄🇳🇦协同+大小模型↪编排”，用云端大👩❤️👩模型负责任务规划📸，边缘端/终端的🐇轻量化开源模型👨👨👧执行特🎍👺定单点🗯任务，🥨🚺避免大模型全程介🚅🤱入🚫。为下一代➗📋人工智能加速器🕴设计的封装成😐🧝♂️本高昂🖐🍛，即使每次处理运👨👨👦⚡行的单元🅾数量只有适度的提👨🎓🚂升，也足以🔴🐠证明对新工🔔🏋艺开发的🇨🇬大量投资是合理🛃的⚡。
结果发现🧁☝，这些社群实◀际的功🛅🇳🇱能性少之又少🇳🇦🇺🇿。三个例🏋️♀️子合起来指🚵🕴向同一件😬事：成本的大头🚈🤙在哪，取决于🐨你让AI干什么样👩👩👦的活🤦♂️🇹🇱。卖Tok🇨🇭en、做订📂🤔阅这条👨👩👧🇦🇼路，到底学不💢学得会？ 0🚎🇲🇵4 答案很明确🎓。显然，对😙🇷🇪于谷歌来🏴☠️🈯说，T🔱PU提🌇供了主要的🗾🎳计算资🚨源💇。订阅制的账才算🕓得通🇹🇭📚。以“Toke😹n”为新资源的时🇦🇫🆚代拐点已经到🔗🇰🇲来🧘♀️🔲。
