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没两辆劳斯莱斯幻影，别想部署开源大模型
真正值得关注的不是搜狐这一条动作本身，而是它可能把「硬件」的竞争焦点推向算力经济性与终端入口竞争。
发生了什么：但是在国产AI芯片这边，虽然DeepSeek V4做到了全栈国产化训练，8大国产芯片厂商也都做了Day 0适配，Kimi也宣布在未来能跑在国产卡上，但这是DeepSeek和Kimi官方团队的工程能力。
为什么重要：算力经济性的变化会波及整个技术栈。
观察窗口：接下来观察供应链、成本曲线、出货节奏和对上层应用的传导。
正文来源：非原文：源站抓取失败（urlopen error [Errno 8] nodename nor servname provided, or not known），以下为已有摘要与自动整理内容
原文链接：https://www.sohu.com/a/1057152359_116132
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但是在国产AI芯片这边，虽然DeepSeek V4做到了全栈国产化训练，8大国产芯片厂商也都做了Day 0适配，Kimi也宣布在未来能跑在国产卡上，但这是DeepSeek和Kimi官方团队的工程能力。
算力与硬件层面的变化会自下而上地影响整个技术栈的成本结构，长期看将左右训练与推理的经济性。
算力经济性的变化会波及整个技术栈。
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