Gemini 5.0 应该做更多的事情：更多的人工智能，更少的资金？为什么谷歌的基础设施投资风险很大？

谷歌为何斥资数十亿美元开发人工智能代理而非聊天机器人？

谷歌的人工智能计划：数十亿美元用于数据中心、电力和双子星5.0计划

谷歌承诺，凭借 Gemini 5.0，将推出新一代人工智能模型，旨在使人工智能系统更接近自主数字员工。这类系统不仅能够回答问题，还能规划任务、使用工具，并在较长时间内管理整个工作流程。然而，目前仍缺乏具体的发布日期和公开的性能数据。与此同时，谷歌的财务投入也在不断增长：Alphabet 正在大力投资数据中心和基础设施——以至于其在 2026 年第二季度的自由现金流为负。.

因此，关键问题并非Gemini 5.0是否会更强大。谷歌必须证明，新增的智能能够为客户带来可衡量的收益，并证明其在计算能力、能源和集成方面的高昂成本是合理的。使用量的增加并不会自动转化为利润的增长。只有当人工智能系统能够可靠地执行任务、无缝集成到工作流程中，并且每次成功交付的成本降低时，技术进步才能成为一种可行的商业模式。.

Gemini 5.0：谷歌斥资十亿美元押注下一代生产力

智能水平在提高，计费系统也在提高。

谷歌承诺，Gemini 5.0 将带来更强大的模型生成能力，但人工智能持续扩张带来的经济影响已初见端倪：需求不断增长，计算能力依然稀缺，基础设施投资日益消耗运营现金流。然而，Gemini 5.0 的具体发布日期以及能够量化预期进展的公开可验证的性能数据仍然缺失。.

因此，关键的经济问题不在于人工智能能否带来更令人瞩目的成果，而在于增强的建模能力能否创造足够可靠且实用的附加值，从而证明增加数据中心、能源、软件集成和控制系统方面的投入是合理的。技术上更先进的系统与盈利的商业模式之间存在着显著差异。.

因此，Gemini 5.0 代表着一种远超单个聊天机器人之间竞争的发展。其核心在于智力工作的潜在产业化：系统不再仅仅是生成答案，而是要规划任务、操作工具、验证结果，并在较长时间内持续运行工作流程。如果这一转变成功，它不仅会改变人工智能市场，还会重塑众多公司的成本结构、竞争优势和组织架构。.

业绩承诺并不等同于生产力。

桑达尔·皮查伊对Gemini 5.0的预期是基于研究进展和内部模型评估。谷歌尚未公开量化基准测试结果，也未公布下一代计算任务的单独预算。.

这种区别至关重要。公司内部可能已经看到了模型性能改进的有力证据，但却未必了解这些改进在后续运营中能带来多大的经济效益。改进的数学问题求解能力、更可靠的工具调用，或者更长、更连续的工作阶段都可能很有价值。然而，这些效益取决于客户实际能够委托哪些任务以及涉及哪些成本。.

即使是“重大技术飞跃”的概念也需要精确定义。进步可以指某个模型更频繁地解决复杂问题，也可以指更快、更便宜或更少人工干预地达到相同的质量。但就商业评估而言，这些改进绝非同义词。.

在严苛的测试中表现更佳但计算时间显著更长的模型，未必是更具经济效益的解决方案。反之，看似微不足道的可靠性提升，如果能够实现原本劳动密集型流程的大部分自动化，则可能极具价值。.

因此，其基本原理是，Gemini 5.0 在经济上取得的显著进展应主要体现在成功完成任务的成本降低上。模型排名可以提供一些参考，但不能取代成本降低这一事实。.

为什么谷歌更担心投资不足

皮查伊用几个理由来论证计算基础设施扩张的必要性：消费者和企业领域的需求不断增长、建模能力的提升以及有保障收入的长期合同。与此同时，他也指出，如今的计算能力是基于多年前做出的决策。.

这背后有着合理的战略考量。在快速增长的市场中，如果公司提供的服务器容量不足，损失的不仅仅是短期收入。它们还可能失去开发人员、客户关系，以及早期推出新应用的机会。这些损失未必能通过后期增加服务器来弥补。.

计算能力也具有期权价值。它能够帮助企业更快地应对技术突破或意料之外的高需求。因此，当一家公司投资基础设施时，它不仅是购买一座目前正在使用的生产设施，更是获得了把握不确定商业机遇的灵活性。.

然而，这种逻辑并非高额支出的无限制理由。如果几家大型供应商出于害怕落后而同时进行投资，那么每个供应商各自看似合理的决策都可能导致整个市场产能过剩。战略上必要的投资并不一定能为所有市场参与者带来高回报。.

因此，不应将谷歌的立场理解为单纯的浪费，也不应理解为对未来成功的绝对保障。这是一种押注，即错失市场机遇的代价将超过基础设施过剩可能带来的负担。.

投资浪潮正在冲击现金流。

Alphabet 2026 年第二季度的业绩数据表明，这项投资的规模已经相当庞大。该公司当季营收为 1197.96 亿美元，经营现金流为 390.69 亿美元，但同时在物业、厂房和设备方面投资了 449.24 亿美元。这导致该季度自由现金流为负 58.55 亿美元。.

一年前，相应的资本支出为224.46亿美元。因此，投资额在一年内大约翻了一番。.

这一发展并不一定意味着该商业模式已经无利可图。简而言之，自由现金流衡量的是扣除经营活动和资本支出后剩余的现金。一个季度出现负增长可能反映出公司正处于一个特别密集的扩张周期。然而，这也表明目前的投资速度已经超过了现有运营资金在同一时期内完全覆盖这些支出的能力。.

与此同时，谷歌云在2026年第二季度的收入同比增长82%，达到约248亿美元。这一发展发出了强劲的需求信号，但这本身并不能证明所有新增人工智能投资都能盈利。.

合理的估值还必须避免将所有集团投资都归因于 Gemini 5.0。已公布的数据涵盖了 Alphabet 更广泛的技术基础设施，并未显示针对该单一模型的单独支出。.

因此，关键问题是新增产能能否产生足够的营业收入和现金，以支付其购置、运营和后续更新的费用。.

高使用率并不等于高利润

Gemini 4 Argon 在全面上线后的前 72 小时内处理了近 25 万亿枚代币。这大约是 Gemini 3 在类似上线阶段处理量的三倍。与此同时，谷歌报告称其处理能力出现瓶颈，并正在研究更高效的替代方案以扩大访问范围。.

这一规模表明人们对代币表现出了相当大的兴趣。然而，其经济意义很容易被高估。代币是处理单元，而非具有一致客户价值的统一产品。一份冗长的文件、一个复杂的内部问题解决流程以及大量的简短回答，即使其经济价值差异很大，也能产生大量的代币。.

代币交易量翻三倍并不意味着收入或利润也会翻三倍。投入产出比、适用费率、潜在折扣、存储内容的再利用以及实际运营成本等因素都至关重要。.

此外，还必须考虑市场发布的性质。开发者通常会对新模型进行密集测试，比较其功能，并重复执行任务。这些活动能够提供关于用户关注度和潜在需求的宝贵信息。而这些信息能否转化为持续的付费用户，则需要更长时间的观察才能评估。.

因此，诸如经常性收入、客户忠诚度、每个生产性工作流程的支出以及扣除计算成本后的贡献毛利等关键绩效指标（KPI）就显得尤为重要。大量的代币发行可能表明市场启动成功，但这并不能可靠地证明收入结构具有可持续性。.

价格并非唯一因素。

对于 Argon，谷歌最初报价为每百万个输入令牌 2 美元，每百万个输出令牌 10 美元。在 2026 年 11 月 30 日的优惠期结束后，将分别适用每百万个输入令牌 4 美元和 20 美元的常规价格；缓存的输入将单独计费，且价格要低得多。.

这种定价结构清楚地表明，仅仅基于每百万代币价格的比较是不全面的。关键因素包括模型所需的处理步骤数量、尝试失败的频率，以及是否需要额外的工具或模型。.

如果员工需要反复修改结果，低成本系统反而会变得成本高昂。相反，如果更昂贵的型号能够可靠地一次性完成任务，从而减少复核、重复或延误的需要，那么它就具有优势。.

对于自主代理而言，成本计算变得更加复杂。除了实际的模型执行成本外，运行时环境、外部数据访问、存储、监控、安全机制以及操作系统集成等也会产生费用。此外，合格人员审核结果或纠正错误所需的时间也必须纳入计算。.

因此，对于企业客户而言，总成本分析至关重要。相关的单位并非单个答案，而是完整的业务交易。忽略这一区别的客户可能会选择看似廉价的AI解决方案，但最终却会增加工作流程的总体成本。.

这反过来又为谷歌提供了一个机会，使其不仅可以出售模型访问权限，还可以出售集成的执行和控制环境。客户是否愿意为此支付更高的价格，取决于能否获得切实可见的收益。.

基础设施落后于模式。

皮查伊表示，谷歌会提前两到三年规划其计算能力。因此，目前的计算能力配置反映的是2024年做出的决策，而土地和能源供应的规划则已延伸至2028年和2029年。.

这种时间滞后是人工智能经济的核心问题之一。软件功能可以快速变化，而土地、网络连接、建筑物、冷却技术和高性能计算系统等，则遵循更长的开发和部署周期。.

这就造成了结构性预测风险。企业必须在确切了解未来哪些模型可用、哪些应用会占据主导地位以及客户愿意支付的价格之前，就投入资金。他们投资的是未来的需求，而这些需求的技术前提条件仍在部分研究中。.

协调寿命各异的组件是一项极具挑战性的任务。一块土地可以使用数十年，而对计算硬件和功率密度的需求变化却要快得多。因此，经济上可行的选址并不一定适用于每一代后续设备。.

即使是短期高峰负荷也无法解决这个问题。尽管制定了充分的长期容量规划，但在负荷释放后仍可能出现瓶颈。反之，目前满负荷运转也无法阻止日后出现产能过剩。.

因此，投资决策的质量并非仅仅取决于扩张速度，它同样体现在可扩展性、技术灵活性、合同安全性以及在不同应用场景间重新分配资源的能力等方面。.

电力正成为一项竞争因素。

根据国际能源署的最新估计，2025年全球数据中心的电力消耗量约为485太瓦时。其核心预测预计到2030年将达到约950太瓦时，这意味着五年内将增长近一倍。.

该数据适用于所有数据中心，不应等同于单一供应商的资源消耗或仅指生成式人工智能的资源消耗。此外，该预测描述的是预期发展趋势，而非固定的资源消耗量。.

然而，对于各个数据中心而言，本地额外电力供应的可用性比全球电力份额更为关键。数据中心需要在特定地点、特定时间获得高可靠性的电力。理论上充足的国家电力生产并不能保证合适的电网连接。.

这使得部分竞争从模型开发转移到了实体基础设施。能源供应、连接速度、许可证和冷却系统都会影响服务提供商部署新服务的速度。.

从经济角度来看，必须区分电价和总成本。如果电力连接长期缺失或额外保障措施成本高昂，即使电价低廉的地区也可能缺乏吸引力。反之，较高的初始能源成本可以通过更快的调试速度和更高的利用率部分抵消。.

这对德国和欧洲来说是一个战略挑战。那些希望推广人工智能应用的国家不仅要加强研究和软件方面的专业能力，还要创造条件确保其可靠运行。.

效率的提高可能会增加消耗量

效率提升并不一定意味着总体成本降低。如果某项人工智能任务的成本降低，那么之前过于昂贵的新应用就可能变得经济实惠。企业届时可能会审查更多文档、测试更多软件版本或监控更多流程。.

这种关系对谷歌的投资逻辑尤为重要。降低每次使用成本可以同时提高利润率并扩大需求。最终，整体基础设施需求是增加还是减少，取决于新增使用量对成本降低的响应程度。.

技术效率和经济价值创造不应混淆。一个模型可以用更少的能源生成相同的结果，但客户却未从中获得任何显著收益。反之，如果一项高能耗任务能够替代大量的人工劳动或加速有价值的开发流程，那么它就可能具有经济效益。.

当额外的计算能力主要用于低效的重复操作、不受控制的代理循环或过大的模型时，就会出现问题。在这种情况下，计算能力的消耗增加，但生产力却没有相应提高。.

因此，真正具有经济吸引力的发展并非仅仅是尽可能提高计算量，而是提高每欧元投资、每台占用计算单元和每千瓦时消耗的电力所产生的增值任务数量。.

准内部解决方案：Xpert.Digital 如何弥合 B2B 营销和销售中的运营差距——智能内容驱动型业务——图片：Xpert.Digital

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省略的中间步骤是系统性的。

Gemini 4 Argon 的开发涉及模型策略的重组。Gemini 3.5 Pro 并未按原计划发布；取而代之的是，从 Flash 的快速迭代版本中获得的经验被融入到 Argon 的后训练中。预训练完成后，开发另一个 3.5 Pro 模型的剩余生命周期显得太短。.

之前基于代理的编程技术发展滞后，不仅导致了技术上的调整，也改变了资源分配。几个月内，Flash 的进一步开发，以及随后的 Argon，成为了工作的重点。.

从商业角度来看，这样的举措颇具争议。一方面，放弃一款已经开发完善的产品可能会被视为一种失败。另一方面，仅仅因为已经投入了高昂的开发成本就继续在出版物上投入额外资源，也会带来诸多问题。.

过去的支出无法仅通过推出新产品来收回。关键问题在于，剩余的必要支出是否能被预期的未来收益所抵消。.

然而，这种动态变化对客户而言也存在不利影响。车型迭代、性能水平和产品规划的快速变化增加了评估和迁移成本。因此，企业不仅需要技术进步，还需要可靠的接口、透明的变更流程和充足的过渡期。.

快速的创新周期只有在不持续破坏生产性应用稳定性的情况下才是优势。.

Chromium 展示了一个更有趣的用例

在 Chromium 中使用时，Argon 支持将网站的基本功能从约 600 万行的遗留代码库中分离出来，而该代码库的总代码量约为 4000 万行。谷歌表示，这使得必要的重构工作量从数月缩短至数周。.

此类示例的经济价值并不在于模型生成大量代码。更重要的是，它能够理解现有结构，在众多文件中一致地实现更改，并将这项工作融入到复杂的开发流程中。.

新兴企业软件不仅会因功能缺失而产生成本，还会因依赖关系、遗留的定制解决方案以及难以维护的架构而增加成本。如果人工智能能够可靠地实现此类系统的现代化，则可以减少投资积压并加速后续开发。.

然而，这种模式的可移植性仍然有限。一个在技术先进的组织中取得成功的项目，并不能证明在所有文档不完整、数据结构不一致的公司中都能取得同样的效果。.

谷歌声称，由智能助手辅助的代码提交量增加了 35% 以上，而变更撤回量减少了近三分之一，这最初描述的是其内部观察结果。但这并不一定意味着整个软件开发领域的生产力也出现了类似的显著提升。.

为了进行可靠的评估，还需要考虑其他因素：测试工作量、运行中的错误率、可维护性、安全质量以及实际可用功能到达用户的速度。.

Minecraft 展现的是毅力，而不是效率。

四名来自 Gemini 4 Argon 的特工在没有任何人为干预的情况下完成了《我的世界》的挑战，直至最终 Boss 战。此次挑战耗时 27 小时 14 分钟；在此期间，玩家共死亡 605 次。.

与实验相关的计算成本低于 2000 美元。然而，这个数字并没有涵盖全部业务支出，包括模型开发、实验设置以及所有相关的基础设施。.

从技术层面来说，更有趣的是长期的协调：参与者必须追求中期目标、获取资源、交换信息并应对挫折。这更接近于复杂的工作流程，而不是一个可以立即得到答案的单一问题。.

多次失败的尝试也说明了游戏与商业活动为何不能直接类比。在虚拟环境中，反复犯错可能是成功搜索策略的一部分。然而，在现实世界的商业流程中，类似的失败尝试却可能导致付款失败、影响交货日期或泄露敏感信息。.

因此，经济进步并非仅仅指一个系统最终达到目标，而在于在可接受的成本、时间范围和风险限度内实现这一目标。.

因此，该实验表明，行动能力在更长的时间内不断增强。但这并不意味着任何操作任务都可以在无人监督的情况下高效委托。.

自我提升始于有限的循环

谷歌已经在开发更多模型时运用了人工智能。皮查伊描述了研究人员和智能体之间的协作循环，但也强调，完全自主的递归式自我改进尚未实现。.

所述功能包括训练方案建议和已保存训练进度的评估。这些检查点有助于评估模型在开发过程中发生的变化，以及哪些变化需要进一步研究。.

这具有重要的经济意义，因为研究本身正逐渐成为自动化应用领域。如果系统能够准备实验、改进代码、处理结果或识别有前景的方法，那么有限的研究资源就能获得更高的产出。.

然而，这并不一定会导致爆发式、无限加速的发展。如果整个过程仍然受限于可用的计算能力、数据质量、实际实验或人为决策，那么即使局部步骤速度加快也无济于事。.

评估新结果也极具挑战性。系统在已知测试中可能有所改进，但未必能在未知情况下表现得更加可靠。因此，随着培训建议和性能评估日益自动化，独立审计的重要性也日益凸显。.

冷静的评估是：人工智能支持的研究可以创造显著的竞争优势。然而，这不应与机器已经达到的能够独立且无限地自我改进的状态混淆。.

研发优势可以倍增竞争优势。

当高性能模型有助于后续模型的开发时，人工智能市场的领先地位就显得尤为重要。优秀的模型不仅能成为畅销产品，还能成为进一步研究的有力工具。.

这可以形成累积优势。更完善的工具有助于实验，更成功的实验能够改进下一代模型，而这些模型反过来又能支持进一步的研究。这种机制可以解释为什么即使大部分现有客户需求可以通过较小的系统来满足，供应商仍然会在顶级模型上投入巨资。.

危险在于将这种潜在的循环视为已证实的进展。更快的编程速度或改进的实验设计是否真的能更显著地加速整个研究进程，仍需进一步验证。.

此外，知识可以通过多种途径传播：例如科学出版物、人员变动、专用工具或替代技术方法。因此，优势未必是永久性的，也不应该在所有领域都相同。.

这个问题仍然是市场结构的核心。如果高质量的人工智能研究越来越需要先进的人工智能技术，那么新竞争者的准入门槛可能会提高。反之，如果高效的专业模型能够带来类似的研究成果，那么研发成果的分配范围可能会更广。.

助理将成为工作环境的一部分。

谷歌计划进一步将 Gemini 开发成一款个人化的主动式助理，能够在后台长时间执行任务。搜索和 Gmail 等服务将通过共享代理层连接起来，无需将所有产品合并到单个应用程序中。.

从经济角度来看，这改变了用户界面的功能。搜索引擎的主要功能是帮助用户查找信息。而一个始终在线的代理程序还可以进一步决定哪些信息是相关的、应该采取哪些步骤以及应该使用哪些工具。.

对用户而言，这意味着更少的协调工作。每次流程在调研、沟通和执行之间切换时，无需重新解释工作指令。其经济价值在于流程的连续性。.

这为平台提供商创造了极具战略吸引力的地位。接受订单并组织执行的一方，可以成为众多其他服务的中心入口。.

这就引出了一个问题：代理商选择方案的标准是什么？是选择最便宜的方案、质量最高的方案、已经建立合作关系的供应商，还是选择与价格挂钩的方案？用户委托的决策越多，透明度和可追溯性就越发重要。.

这可能会将竞争的重点从单个网站的可见性转移到它们在自动化决策过程中的考量。.

虚拟工作空间只能解决部分问题。

谷歌设想企业用户和个人用户使用相同的基本模型和运行时环境，尽管具体的使用场景有所不同。企业任务旨在隔离的虚拟环境中执行，并具备监控、控制和可追溯性。.

共享技术基础可以分摊开发成本，并更快地改进不同产品。但这并不意味着所有客户群体都应该拥有相同的数据空间、权限或合同条款。.

隔离单个任务是一项重要的安全措施。它可以限制代理可以访问哪些资源以及出错的后果。然而，它并不能取代对系统权限的明确决策。.

仅生成报告的代理程序所需的权限与修改客户数据或准备付款的系统所需的权限不同。操作范围越大，严格限制的访问权限、审批流程和可审计日志就越发重要。.

应对不确定性的措施也必须兼顾经济效益。查询过多会抵消自动化带来的优势，而查询过少则可能导致代价高昂的错误。.

因此，衡量智能体平台的质量不仅仅在于其自主执行能力。同样重要的是，它能否可靠地识别何时需要停止并引入人工干预。.

搜索行业正面临内部竞争。

对谷歌而言，智能助手策略既是机遇也是挑战。能够直接执行任务的助手可以增强现有产品的功能。然而，它也可能改变当前的搜索流程，而谷歌的部分经济价值正是建立在这些流程之上的。.

如果用户减少单独的搜索步骤，转而设定搜索目标，那么盈利策略也必须随之调整。基于订阅、按使用量收费或以实际交易为中心的盈利模式都是可行的选择。.

这些选项都不能保证先前流程的效率保持不变。一个特别有用的代理可以整合先前的多次交互，但同时也会产生更高的计算成本。.

因此，战略挑战在于如何在不低估经济转型的情况下创造新的用途。用户体验的提升并非总能立即增加收入。但从长远来看，在竞争对手之前，或许有必要部分取代自身现有的产品或服务。.

因此，仅从模型订阅的角度来评估 Gemini 5.0 是不够的。还需要考虑该系统如何影响搜索、云服务、企业软件和其他服务之间的交互。.

中小企业不需要破纪录的机器。

对于中型企业而言，最值得关注的问题并非 Gemini 5.0 是否属于功能最强大的型号之一，而是哪些具体流程能够因此变得更可靠、更快捷或更具成本效益。.

在工业和物流领域，相关示例包括技术文档的编写、偏差分析、客户沟通材料的撰写以及大量文件的审核。那些结果可透明监控且错误决策不会立即造成不可逆转后果的任务似乎尤为合适。.

然而，更强大的模型生成功能并不能消除职责不清、主数据冲突或接口缺失等问题。如果信息结构混乱且流程包含大量特殊情况，集成仍然十分复杂。.

因此，以业务为导向的方法应该从可靠的基准测量开始。目前一个流程需要多长时间？会出现哪些错误？哪些员工负责检查哪些结果？只有这样才能评估人工智能解决方案是否真正带来了改进。.

规模较小或更专业的型号可能比功能最强大的系统更具经济吸引力。精心设计的架构可以经济高效地处理日常任务，而将复杂情况交给功能更强大的型号处理。.

因此，更明智的策略并非立即全面部署每一代新车型，而是将合适的性能水平与精心设计的流程相结合。.

生产力不会自动提升。

人工智能辅助软件开发的研究表明，衡量其对实际生产力的影响非常困难。METR 最初利用 2025 年上半年的数据发现，经验丰富的开源开发者的生产力有所下降；然而，由于存在严重的样本选择和测量问题，后续研究无法作为可靠的当前影响评估。.

这并不意味着人工智能必然会降低开发者的效率，也不意味着其经济效益已被最终证实。相反，研究结果表明，任务、经验、工具使用和实验设置都会对结果产生显著影响。.

尤其是在使用代理商的情况下，劳动分工也会发生变化。员工在执行任务期间可能会承担其他工作。因此，仅仅衡量耗时可能无法充分反映额外的协调工作或同时产生的收益。.

更高的产量并不一定意味着更高的生产效率。更多的代码、报告或分析固然有价值，但也可能导致额外的测试和维护工作。.

从宏观经济角度来看，只有当企业有效利用节省下来的资源时，时间节省才能发挥其全部潜力。这需要需求、组织调整和专业知识。.

因此，最合理的预期是所有行业的生产率不会同步增长。不同公司、不同活动以及不同质量要求之间更有可能出现显著差异。.

决定性指标仍然是收益。

未来发展可分为三个经济方向。在最佳情况下，Gemini 5.0 的可靠性将显著提升，企业甚至可以委托执行更复杂的任务。届时，额外的基础设施投入和更高的使用量将因客户收益的相应提高而变得合理。.

在混合情景下，技术能力将显著提升，而整合、控制和组织适应的进展则较为缓慢。谷歌届时可能经历强劲增长，但同时也将面临高昂的投资成本和有限的额外资本回报。.

在最糟糕的情况下，计算需求和竞争压力增长速度将超过支付意愿。技术进步仍然可行，但消费者将受益更多，而服务提供商将承担大部分成本。.

仅凭模型公告无法判断哪种方向会占上风。更有意义的指标包括持续付费使用率、每次成功交易的成本、可靠的利用率以及投资后的现金流发展情况。.

谷歌对基础设施的投资具有稳固的战略基础。向长期代理模式的转型有望开拓新市场并革新现有产品。当前的需求信号固然重要，但不能取代长期的经济分析。.

因此，Gemini 5.0 需要的不仅仅是在某些测试中超越其前代产品。真正的突破在于，新增的智能不仅需要消耗更多的计算能力，而且还要带来显著更佳的经济效益。.

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