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此外，它们吃到AI增长的逻辑更稳：五大超大规模云厂商在2023-2026年为AI基础设施累计投入约1.5万亿美元，它们也许不需要GPU，但一定需要电、需要能源、需要改厂房。而这些行业作为AI时代的卖水人，比英伟达更有确定性。
最后，In my work with organizations moving from AI experimentation to enterprise-scale deployment, one pattern stands out: the biggest points of failure are rarely the AI models themselves. More often, the issue is weak data foundations and incomplete control frameworks.
另外值得一提的是，该技术路线的兴起，本质上源于硬件厂商的基因与终端部署的刚性需求。对小米这类科技制造巨头而言，未来主战场并非遥不可及的数据中心，而是存在于数以亿计的手机、汽车及智能物联网设备中。在云端环境，可通过堆叠图形处理器实现性能突破；但在终端设备上，电池容量存在物理上限，内存带宽极为珍贵，芯片散热空间寸土寸金。
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