（来源：上观新闻）
依据新款芯片的特🌤点，哪🇪🇨💂♀️些代码还能沿用🐫🤼♀️，哪些必须重👮♀️写？ 原本🐹依赖的算子、通信🈚方式和并行策略，🈵放到国产芯片🎱➿上还能否成立？ 🍮📵训练流🔮⛰程中最关键的环🇮🇶节，怎样调整才🧾能既跑得通，又不🍰🧗♀️损失太多性能☹？ 因此，👩🏫🍂要想一款国产芯🔒片嵌入既有的模👓🇹🇭型训练和推理体系🆗开源低代码平台，并达到🐿可用、🐡好用、能规模化使🍌📎用的状态，🥼往往需要长期🧙♀️摸索🙀🧗♀️。
AI项🙍♂️🕍目中，如果🇵🇹🇹🇰数据清洗不到🧕😓位、存在孤岛、✨噪声高、标注缺失😋等问题，容易👍直接导⛑👝致AI无法落地👀、重复投入，无🕶效处理🐽📊带来的算力、时👨🦲间和人力成本是小5️⃣微企业最🧛♂️🧖♀️易低估的🔵刚性隐性成🍳👗本；工🌡🤘具零散⬛、系统不通容易🧠产生高额集成成本🚞，引发数据集成🚵♀️平台超支🏡👨👨👧，并且增✂加人工核对🌥、跨系🖕统对账工🚟🎤作量，形成🏟“集成债🙏务”；数据不合规🈷⏲、隐私保护不到位🇬🇦，一旦发生泄露，🧜♀️🚿将对企业业务带来🅰🆙直接或间🏄♀️♥接损失；同时，由🧱于数字化转型引🤣发的合规要求🎣日趋完善和严🐪格，新修订的《中🧔华人民共和🚣♀️国网络😢🛶安全法》202🌌6年起施行，❎🚃要求完🇰🇿⬛善AI伦理🛹👩⚖️规范、加强🍬风险监测评🗂估和安全监管🦒🤞，相应的处罚⬛风险以😥及由此带来的🐽🇨🇽信任损失、业务✖🦸♀️中断等，都属🕹🇸🇱于极易被忽🤘😆视的风🇯🇴险成本🌫🗞。
