（来源：上观新闻）
当时，英⬜🚒伟达的图形架构完〰🏊全搞错🗞🚆了🖲⚗。混合键合技术提🧜♀️🍾供的互连密🇧🇯🌷度是任何基于凸点🚟的互连🐬🇨🇴方式都无法比😲🤵拟的，对🏦于需要在异构芯片📴阵列上实现高带⚖宽、低功耗的🧗♀️AI加速器而言，👘👧这种密度优🚣势至关重要🕎。过去一年♉📡来，人形🚇🇸🇮机器人比➗拼的重点，🇸🇱🕸正从实⚛🇦🇴验室里的单😺🇶🇦项性能，开始转向😛🆘真实开放🏡🦵环境下的💸🇹🇬整机能力验证㊙🐡。一年时间，从天使☄轮到Pre-🇦🇼📰A，估值🤫从50🐈亿跳到1🏚🚴80亿📽。Cerebra🧨s官方博客中相🔺🇸🇪对审慎的表述是🇵🇸💊"最高快15倍⏳🕴"（2🕤🎤026年4❔月），🐐🏔或在特定推理场景🚙下引用S🦀emi🧿🇦🇫Anal🅰ysis发布的✍🇹🇳英伟达B200数🐨🚫据进行🇧🇳对比，宣称⛸端到端延迟快21🥎倍（需要说明的是🏭，这组🧗♂️😮对比中S🐺🇭🇲emiAn👰alysis只🚴♀️久综合久久测了英伟👭🇨🇲达一侧，Ce⚾⛸rebra😞s一侧的数据🈂⬆来自公司自身⏬）😊🇬🇭。
Codex的核👩👧🕛心框架7️⃣🎍是开源的，用户可🃏以深度自定义，🎹🥛我们开发新功能时🏄，甚至还没在🇬🇧🚁生产环境上线🙆♂️，就有用户在推特🕐⚖反馈功能异常🇫🇰，因为🇪🇦他们已经自🇸🇹行修改代码、分💌支部署💇♂️来体验新功能🇧🇯⚙了🎀。如果我们没有创建👩🦳❤所有CU🥩🐄DA-X库，使它🍬↪们面向特定领域…7️⃣📼…十多年前，我📐™们开始着眼于领🌛久综合久久域专用的库🍿。肯定有人🧁👤会想，国内❗🇰🇷做不通，做出好模⚱🤘型卖到海外不就🤾♀️行了？海外开发者🐭🥝有钱、🇨🇨愿意付费，🇬🇮去赚他们🏩的钱不好吗🥥👨💼？ 不📽🇲🇦行👡。
