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AI compute architectures exist on a spectrum—from flexibility to extreme specialization—each optimized for a different role in the AI lifecycle. CPUs sit at the most flexible end, handling general-purpose logic, orchestration, and system control, but struggle with large-scale parallel math. GPUs move toward parallelism, using thousands of cores to accelerate matrix operations, making them the dominant choice for training deep learning models.
面对德米斯·哈萨比斯称谷带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。