（来源：上观新闻）
GPU使用的HB🔪M读写慢，是推理🇸🇧🍽过程中的根🤷♂️本瓶颈，🛂每生成一👆个token，一☮个70亿参🥟🚫数模型🥏需要搬运约140🥟GB数据🇲🇫，频率极高，HB🉐🇲🇾M跟不上🇹🇹。（图 /🎬🇳🇵 招股书） 更值💊得警惕的是，✉🥟易景科技前五大🦖客户收入占🇲🇶比逐年🇸🇷攀升🛍🈁。
为什么这么难？🇹🇭💬Fel💒dman在Ar🚚tisa✅🐔nal Podc📥ast里给🔬🏕过一个通🍽🇬🇧透的解释🇱🇾✔。这不仅仅是♌降低成🇰🇾本的问题，更⛱🦂是在提高🧐🧓生产效🧳🏆率的同🕖🆎时，保🚕🕙持先进包装🛑🖨应用所需的对准精💂度、翘曲控制和工2️⃣艺均匀性🤘🌊。
三道坎挡在前面✂，产品🥫🦂能学得来🤕🦋，土壤学不来🐸。这种引导的🕢🇩🇲强度会随着生🌱🇧🇧成步骤的推进逐渐✅🕎减弱—‼👂—在生成初期（决🏺定物体布局的阶段🃏）引导⏭力度最强，在生成🏪🚶后期（🦇打磨细节的☃🧸阶段）引导力度最🇸🇾轻，让AI有足👩⚖️够的自由度来🌯呈现自🕦然的视觉🙋♂️🚕质感👤。
