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这一转变正在重塑芯片设计的优先级。推理芯片更强调能效(每瓦每Token的性能)、低延迟、大内存带宽和确定性执行,而这些恰恰是传统GPU并非最优的领域。ASIC(如TPU、Trainium、Groq LPU)和专用推理加速器的崛起,正在蚕食GPU在AI领域的垄断地位。

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从另一个角度来看,存货跌价准备余额从652万元增至2,281万元,计提比例在7.58%-10.95%之间波动。考虑到机器人技术迭代速度快,老款产品的跌价风险是否被充分计提?

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