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此外，在实际训练过程中，存在大量仅靠文本就能正确应答的情形。由于训练从未强制要求“必须使用图像”，系统便会选择“语言捷径”——这些系统基于海量网络数据训练而成，极其擅长捕捉统计规律，会利用问题中隐含的文字线索、常识认知及对测试套路的理解，而非处理复杂的视觉信息。
最后，最大胆的举动来自Tesla。2026年3月19日—就在本文撰写的前一天—马斯克（Elon Musk）宣布Tesla的Terafab项目将在7天内启动。这是一个垂直整合的半导体制造工厂，集逻辑处理、内存和先进封装于一体。据Tesla披露的目标，初期产能为每月10万片晶圆，年产1000至2000亿颗AI和内存芯片，预计投资约200亿美元。Terafab的目的是为Tesla的全自动驾驶系统、Robotaxi车队、Optimus人形机器人和Dojo超级计算机提供自主可控的AI芯片供应。如果这一计划付诸实施，它将是AI时代最大胆的垂直整合尝试之一。
另外值得一提的是，因此，尽管95%的企业级AI项目未能产生可量化的财务价值，部署AI虽未直接带来真金白银的收入，但长期优势正日益凸显。
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