（来源：上观新闻）
但在高峰流🤾♂️🥖量面前，🍇很多问题最后仍🚜然会落回资📺🕎金投入🇬🇮🌛。双方合作🤞🌹的核心目标💂的是将A🅱🔡yar 🇲🇼Lab🍆s的光🥅🧮学I/O小晶🔋片（C🍗💀hip🇭🇲let）整合🇸🇻🇵🇪至AMD🇧🇻🏅 In👗stinct 🇬🇷AI加速器中，🤥🖨以光传输替代传统📽8️⃣铜线连接，大😄🏴幅提升AI系统🗺🐰的每瓦吞🇦🇱吐量⌨🐕。Cerebr🍿😶as的方😆案是：芯片大到能🦁放下44G🌡B的SR🗼🇸🇱AM，容量问题解🇪🇨🔬决了，同时保🐪留SRA🚂🕓M的速度优势📡👨👩👦👦。
差距来自哪↪里呢？ 我认为🦵，来自等待时间没🍗有被 AI🇰🇮 优化🗽🚸。但对企业来⚒说，要真正用🤒♿好 AI，目前🍁🇹🇰还有三个特别现实🇩🇯🏔的瓶颈—— 第一👇个瓶颈，🧧是“装不上”，A🇩🇲🆓I部署🇧🇭⛎难题🕍🏛。硬氪了解到，👎在先进封🐅👁️🗨️装中，为🏎🥤加工超薄晶🇩🇬圆或器🔟🏴件，需通🔺过临时键合✒夜夜夜夜/天天天天胶将其固定🦴在坚硬的载板上🍮🧰。
