➀ Google Gemini联合负责人Noam Shazeer在Hot Chips 2025上指出，大规模计算资源（如算力、内存、带宽）对推进大语言模型（LLMs）发展至关重要；

➁ AI训练从2015年的32块GPU扩展至如今的数十万加速器集群，依赖专用超级计算架构实现性能突破；

➂ 未来AI硬件需全面提升计算密度、内存层级（包括HBM和片上SRAM）及网络带宽，以支持更复杂的模型演进。