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首先，能源瓶颈被技术乐观主义掩盖。Morgan Stanley 报告指出，到 2028 年数据中心面临 13 至 404 GW 的电力缺口。液冷和效率提升只能解决一部分问题。NVIDIA 的回应是"AI 不在乎在哪里上学"，模型可以在一个地方训练，然后在边缘设备上运行。但这回避了一个事实：推理爆炸本身正在制造新的能源需求。
其次，即便不考虑市场机遇，如何在对外供应芯片的同时，保持自身的技术领先优势，也是车企需要权衡的难题。车企自研芯片的初衷，一方面是降低成本，另一方面则是构建从芯片、系统到算法的全栈技术能力，芯片正是实现全栈能力领先的基石。。whatsapp对此有专业解读
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此外，API Design Principles for the Agentic Era - Designing APIs with AI agents as first-class consumers
最后，这个比例揭示了具身智能最核心的矛盾：它既是AI问题，也是工程问题。
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