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2025年将至，AI技术早已不再是空中楼阁，而是加速渗透到各行各业。然而，从技术热潮到产业重构，这条道路并非一帆风顺。首当其冲的挑战就是算力瓶颈。AI模型的复杂度日益提升，训练和推理都需要强大的算力支撑。比如，一个基于Transformer的大型语言模型，动辄需要数百万甚至数千万美元的训练成本，这对于大多数企业来说都是难以承受的。即使模型训练完成，推理阶段也需要高昂的算力开销，尤其是在高并发、低延

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