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首先，更为关键的是，当前AI大模型已经从训练转向推理应用阶段，今年GTC大会上，黄仁勋还明确表示，“推理拐点已至”。
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根据第三方评估报告，相关行业的投入产出比正持续优化，运营效率较去年同期提升显著。
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第三，黄仁勋说，计算平台的价值完全取决于装机量，而不是架构的优雅程度。他举 x86 为例：这是历史上被批评最多的架构，远没有同期那些被顶尖计算机科学家精心设计的 RISC 架构优雅，但 x86 活下来了，RISC 大多失败了。原因只有一个：装机量。
此外，地平线与车企的算力协同更非从零开始。2020年，地平线与上汽成立联合实验室，围绕征程芯片的算力优化和算法部署展开合作；2017年，地平线与长安成立联合实验室，为L4级自动驾驶提供芯片算力支持。这些合作虽然不叫算力共享，但本质上已经涉及算力资源的跨企业调度。在这个基础上，将算力从优化现有芯片拓展到训练下一代芯片，只是逻辑的延伸。，这一点在纸飞机 TG中也有详细论述
最后，朱保全此前曾指出：“物业行业过去依靠人力密集的模式已难以应对海量设施与复杂系统。我们必须借助技术手段来破解现实难题。”
另外值得一提的是，2026年的中国大模型竞争已进入落地应用的关键期。此前，小米AI给外界的印象多集中于应用层面，如语音助手、操作系统智能功能等。而随着MiMo-V2-Flash开源模型在Agent榜单上取得佳绩，以及此次匿名测试，小米正从技术追随者转变为技术体系的构建者。
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