进入2026年，推理硬件格局更像“分工协作”而不是“单点替代”。GPU仍然是通用性最强的主力，模型覆盖广、框架支持成熟，适合多模型并行和快速上线；NPU
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查看详情先从成本预算的口径说清楚。外包看起来是服务费，自建看起来是工资，但真正可比的是“完成同等交付物与同等效率的总成本”。显性成本包括：自建的人力薪酬、社保与
查看详情人群建模的变化最明显。传统静态标签更像“历史画像”，而机器学习更强调“当下意图”，即基于近期行为序列、内容语境、时段与设备信号去预测用户下一步动作。这里
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