（来源：上观新闻）
02 融资⬅🌀、算力两手抓🤐👁️🗨️ 训练🔮模型需要🛥大量芯片集群，🐩👣供应紧张导🦛☁致连亚马逊、谷歌🇭🇹🏈这些云服务😨商自己都不✌🔏够用🚜。因为跟训练🇵🇲🇧🇼大语言模型的数据🇮🇳体量相比，具身领👌域的智能👩🦳👩👩👧👧可能差3-5👀个数量级🙁规模，数据缺🐇🧜♂️口很大，要求比较♐高，还要➡🐌求物理世界各〽🤞种接触，🇬🇫🇲🇺力，摩擦力、重🇧🇫🐳力等等，这种🇧🇫高维的数据采集🍺成本也🚃🇵🇼非常高👨🔬🚉。
如果是一名硅谷🙅♂️👩👧👦创业者讲这些，7️⃣😷传到这里，🧓🇩🇯全是正面的👷🇳🇿。字节入场🏺⚒并不算早，🛡但凭借在短视频🙀领域积累的海🍷🦓量数据📞🍉、内容理解能力🌝😽和工程基因，Se🤨🏹edance 📱2的进化速度🌛超出了不🔖🤘少人的预👡期▫🎸。DeepSee🇲🇲🥳k如果通🈸🚼过有限度的商业化👩建立起一定规模🏠🕢的经常性收⚙🖊入，那🥈😡它在下一代📷🖖模型的研发中就🈺🤩多了一层缓冲🇰🇵🇯🇴，不是替代幻方👬的输血💆♂️🇨🇭，而是在🚶♀️幻方之🧩🔷外再加一条🦹♂️供给线，让试错的💙空间不随算力通胀🇦🇶而萎缩💖🚑。
