（来源：上观新闻）
Light🇨🇬 Ph🇵🇳🐻one II🔈 今年 9 💹月开始发货🙅♂️。阅读这🍼🐎些历史不仅帮🌷我建立了更宏大的🇮🇴🥃视角，🧜♂️✨也坚定了😅我写这本书的初衷👏↘：把高🎻☪大上的🇹🇲AI技术，变成每🎂个人都🌨能轻松驾驭的日常🐙行动指南🇧🇫。倘若大代替真的发🕡生，被取代的显🔹然不仅仅🥤🐿是人，也会🤦♀️🧠包含从😉事这些业务的公司🧓📉。虽然DeepSe👨👧👦🕎ek以“省钱🌦、高效”著🇮🇶称（如R1的训🧝♀️🇳🇪练成本🎙🚖极低）🚹🚗，但随💥着模型向V📓4、V5以及更🍤👩🔧高级别的A🆘GI迈🌕进，算力需求呈📺🏙指数级增长⏫。
比如用户🚦问AI😸“今天天🗾气怎么样😞”，AI🏍做出回应大概👅就要消耗几↗十个To🤦♀️ken；让A👨👨👧👧🇬🇶I做一个📊👧PPT👍，可能需要数🏡千个Token🥒；一句话💁♂️🥒让智能体帮你下🏛单一杯奶茶，可能🇭🇳🇦🇮要消耗上万甚至数💜十万Tok🔇🇸🇩en……简单来说🇼🇫，我们可以📰把To🥙ken理🥌🍞解为AI🎾💁的“工作🧥🍙量”，你让AI干📮🕯的事越复🌙☂杂，消🌍⏳耗的Token🌃就越多📇。部署/推🙃理端：论文明确测🎗试了三类平台——7️⃣🌅 云端 GPU：🛋NVI🤦♀️🏍DIA A100📼⛹（训练和基🇬🇦🗯准评测） 🕸车载/机器人级🥌🍘边缘：NVIDI🇮🇷A Jet🎻son🙂 Th🇧🇸or /🍋🛩 DRI🇧🇸🔬VE AGX🧺🇮🇸 Thor（📍66 ms 实时🤠预算 @ 😈📜16 Hz） 🐀端侧 CP🛬U：F🗽📹las🙊h-Lite 甚💃🚁至能在纯 CPU🎖超碰日日日超碰日日 上满足实时📶 官方数据显示 💢Fla💬🎟sh-Li⚜te 在🇺🇿 A100 上比🇹🇬🥵旗舰快 🚧12 🎪🚙倍，在 🌺NVIDI🎢😝A Tho🧭🚎r 上快 5 🔇🐰倍🦗◀。
