（来源：上观新闻）
半导体研究机构💳🇹🇿SemiAna🧢💻lysi💃🏋️♀️s去年🌟📩算过一笔账：D🧡🇹🇲eepSee🧻✡k的硬件家底😡远不止明面上那🍬🚙点东西，服👨👩👧务器总资🇧🇼🕘本支出估计🐽👦接近1🇪🇬🦛6亿美💁♂️元，其中9亿☔🦵多直接🍻♏和运行计算集群相😥关🧝♀️。最终芯片面🆒积是英伟达🥳👨🏭GPU的56🍒🇬🇸倍，是人类历史上🚝🇸🇸制造过的最🚲😒大芯片🤸♀️。
而未来的考验，不🗼😂在于数字能否继🔷续增长，而在于我🤼♀️🇪🇦们如何在高基数🇮🇨🥶的装机规🤺🍽模下，维持一个😯更为稳健、🌝🤑透明且可持续的♋🥐能源生态🔙🇧🇭链条🇦🇽。我们会朝💆着这个大方向⛹️♀️🏡去思考🎐，而中间那段所谓🦉产品路线图🦕，我们🎪❕基本没有🇾🇪。实验室往往追求速🎇度、扭🐷矩等单项🎾性能的极🚷限，但真实的工程🦍🚀化落地，要💘求系统在不确定🍗☔环境下具备🧛♀️综合鲁棒性👨👩👧👦、可维🥧😪护性与🇸🇬批量一致性🍟。
2011年，他🥎🤾♀️和同学陈航、朱🌏🇧🇾皓一起🎵🥳在杭州成立🚋🈁了群核科技😪☦，想要基于👩🎓GPU的🇸🇿高性能计算实现更🕶🥬广泛的应用✋。“仅仅一个纳🥀🦅米级的颗粒就足以🔇💈将玻璃层剥离🥼，并污染 晶圆🏕上的许多芯片💓🥈。猛◾。我们消🇰🇭耗大量电力✳🇬🇷。
