（来源：上观新闻）
如果用传统尺🆗🧭寸的芯片装SR🤷♂️AM，要跑🎗一个4000亿😹🇧🇷参数的模型做推🚃🌽理，可🇨🇿👍能需要4000🤾♀️块芯片；要跑De🤬😅epSee😪k的67🖇10亿参数模💷💎型，可能需要6🇷🇼000到8000📚块🛄🏳。
它只是用海量语料🧨拟合出高维规律🛰🏓，映射到教育、🦸♂️🇲🇹金融、🦑医疗等🧮领域🔰。Cerebras📷提交S-🚣♀️☸1的春天，这条赛🇧🇼道上至少🚾出现过🌥🐆六个值得关注的名🦊字‼。他认为算法效率🍨🎽会持续提升，硬件🍈的性价比也🈯😣会持续改善，🇧🇾数据中心的P🦸♂️🇷🇼UE（🥏能效比🆚🦇）也在下降，三者🎼🇲🇺叠加，推理成本⏩会大幅下降🇱🇸💡。
2）基础教🕌🍮育 大家🐼🈂想想这个⚗场景：下午🎤🙎四五点，老师在🏵作业群里发了一😽个 PDF 或链🚗接，家长打印🔫💱，孩子🍃到家做🔻作业💘🇳🇵。即使人♦😅在这样的复杂情况📎🌑下，实现大🔇☃的机动转弯也是😌😦很困难的事情🇨🇩，对机器人来讲✳这样的一个设🍽置也会增加🍨技术的难度和挑👍🇵🇬战🚞🥐。
