（来源：上观新闻）
设计一款6🏭🌸纳米以下的先👨🎓🇬🇧进工艺芯片🇵🇫🌄，前期成本📶🚅动辄达到几亿元🚜🤝。当被帕📸特尔追问🐷为何Anthr🍔🐴opic的🇹🇫🔺大部分计算任务都🥺没有运行🇳🇷在英伟💌达的硬件上🦅、而是选择了💣🐻谷歌的T☠PU芯片和亚🌶马逊的Train🕜👷♀️ium芯🧓🏎片时，黄😙👩🚀仁勋表示🏃♀️，在A🏳️🌈🌀nthrop❣☦ic创业初期，英🥿⚰伟达没⚪🍲有能力像🈂谷歌和🚑AWS🇧🇦🏅那样开💆♂️出数十亿美元的股📟◀权支票：⏱“这是🇧🇫我的失误🇰🇾。
你每打完一次📆，硬件👛产生的精度偏差，🌬能不能🏴被算法🕒记住？能不能每🔭一次都复原？这🙍♂️是算法⛽🔏的积累，🤥🧗♀️我们确实还💿在努力追🐱赶当中🇨🇾。App♉le II是🇦🇪🇲🇼第一台采用DRA🌃M并取得商业成🥬🇧🇬功的台式电脑🇦🇶➗。而对于芯片设计⏲🚅厂商来说😃，不论哪条降耗思🏮路，都🤼♀️需要做出🚗👨👦👦很大努📠力，才🇲🇸有可能📤设计出在功🏴🔋耗层面非常有🥭☀竞争力的产🤦♂️品🇹🇨。
