（来源：上观新闻）
美国科技杂🤾♂️🧐志《连线》创始📁主编凯🌋文·凯利直言🏩，中国正处于🇻🇮人工智能💾🈺等诸多技术发展🇰🇷前沿💰🚱。特别的是，T🌝🏌iiny AI🤜没有使用英伟达🌅🧦、AMD👩👧👧等常用于高端AI🇩🇿电脑的G🇧🇧PU，而是使用🛤SoC（系统芯片🤥）+dNPU（专⭐🇲🇭用AI加速🇬🇫🍔单元）的💇异构算力架构，就🚬能在本地运行最🌉高120B🔏参数量🎈的大语言模型🛸。”罗福莉说🐎。成本的另一🚰🌫半答案，来💽🍝自整个中国供应🧂✔链的集体🌺提速🚻。中科曙光🇲🇻🇭🇹分布式存储产🌜🍂品部总经理石静表🤫👈示，曙🤾♂️光sca👌暴走大事件 36leX40超🚮🏴节点支🇵🇭📂持三套🖖双路/多路扩展配🕓置，并且无🇺🇿论哪种规格，sc🍓ale🇵🇹😅X40都能灵🇨🇿活搭配💸Para🎑🦆Sto🇷🇪🔮r F🇳🇨🎖900🇨🇩📽0全闪存储节◻🇸🇯点，这些存储节🤲点构成统🇸🇱🐢一资源池🥈🕉，形成“⚡存算一体化✍🤠”数据底座🎚👜，完美匹配sca🥄leX40🙆♂️🏅面向中小规模训🎙练与推理的核🌬🇭🇳心场景🍔👛定位🧖♂️。
他们多年来🍲🈁积累了⏸一个真实的「数字👾家庭场景库」⚔🐨。根据最新G❌eekb🏯ench 6测🤓试显示：♟️ 高通S📠nap🇲🇷dra🇿🇼gon 8 E🛑🧛♂️lite G🦖en 🐣5： 单核：📼↩ 3,641分🍹🧼 多核：🇱🇸⛏ 10,9🤾♀️02分 峰值🕑🤡功耗： 21.4➿🇵🇹8W 三🌥星Exyno🈲🍡s 2600🇨🇵🗻： 单核🌠： 3,271分🔊（比Snap🛄dragon 🤗🇮🇹8 Elite 👩⚕️Gen 🥗🦢5低10.🍺16%🦸♀️♻ ） 🇻🇪多核： 10,7🛂45分🇺🇸↘（比Sna🇺🇸◀pdra🕵️♀️🚪gon 8📧🛅 Elite 👓Gen😒🏊♀️ 5低🖊1.14% 🔜🎋） 峰值🎷🇩🇯功耗： 30🇮🇱📚.22W🇱🇰🌍 （比Sna🤚🥖pdragon⚡ 8 E🕟♍lite G🌍👪en 5高❣40.69% 🈸👩🎓） 高通Sn🙆apdrago🙂🖇n 8 G📸🇷🇸en 5⚠🔣： 单核心：🔋 2,9🇹🇭04分 多核心：🥡 9,443分🧜♀️🚭 峰值😕➡功耗： 21.8🇪🇹9W 🧬这里需要🇱🇮🕰说明的🦅是，Exyno👩❤️👩👨💼s 26😒🇲🇲00的CPU采🥡用“1+3+6🍲”十核心架🇷🇪构，包含1颗🍩主频3.8🐵👨🎓GHz的Co🌏❎rtex-C🥩1 U👷ltra核心、3🇹🇩颗3.2👩⚕️5GHz的Co🇬🇷rtex🆙-C1 Pro🔚🔔核心和🖖6颗2.75🐧🀄GHz的Cort🥼🤣ex-C1 Pr⚛🏺o核心🇿🇼。
