寒武纪财报亮眼，但别只看数字翻倍。大模型训练潮确实推高了专用算力需求，可芯片落地关键在软件栈——编译器效率、PyTorch适配度、推理延迟优化，这些才是开发者日常痛点。想起Tesla Dojo当年也是硬件先行，但靠深度耦合训练框架才跑通闭环。国产芯片若只拼峰值算力，忽略工具链体验，容易陷入“纸面性能”陷阱。最近有团队用思元卡跑LLaMA微调，反馈调度层卡顿明显。各位在实际部署中，更愿为“开箱即用”还是“理论峰值”买单？
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