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NVIDIA耗费十余年构建CUDA生态。从编程模型、编译器、调试工具到数千优化算子库，再到PyTorch与TensorFlow的深度集成，这一生态的厚度非一两代芯片可追赶。但AWS正以不同策略攻坚：非正面取代CUDA，而是通过PyTorch兼容层与开源生态，让开发者以最低成本尝试Trainium。谷歌TPU选择另一路径，以封闭生态配合十年坚定投入，最终在自有模型Gemini上证明价值。AWS能否在开源路线上同等坚持，仍是待解之题。回顾曾经的Apache MxNet，很难建立完全信任。
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进一步分析发现，是的，距离所谓的“万亿”规模尚有距离，机器人要想真正深度融入人类社会，显然还需要更多时间的锤炼。
据统计数据显示，相关领域的市场规模已达到了新的历史高点，年复合增长率保持在两位数水平。
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