（来源：上观新闻）
经过对千行🌁百业AI应用场景🆒⛱的深度调👨👨👧👧🇳🇮研与反复性能测算🇩🇿😺，40卡配置🌸🇦🇴能全面⛓🗳覆盖千👨✈️亿参数大模型⬆微调、MoE架构🌡推理、垂直行业💬模型训练等🇹🇿🏃♀️主流商😀❇业化场景🇸🇿，既避🧓🏐开了8🍹🍹卡节点🇦🇸的性能短板，又😃🎴无需为🇧🇹🚪64卡及以上超💫👩✈️节点的冗余算力🐇支付额外成📘本，恰好🧡命中了市场长期存❄在的需🃏求空白，成为解决🍙🏠行业痛点的关键配🥬置选择🏳️🌈。
通过在Ope⚫nClaw👿👨🦰执行过程中🚓植入Hoo🌽k（指在关键节🏳️🌈👱点中插入的代码，🇸🇭🎲以执行额💒🚗外任务）📢🇺🇸，EdgeCl🇱🇧🐴aw能✋自动将👊🌜用户消息🗓、工具调用参数🇸🇴以及Agent的◀输出，按💿👨⚕️照敏感程度从🤭低到高，分成S1🕳🐛-3三级： S1⌛🍢级别的任👯♂️👂务可以在云端👁处理，S2🇲🇲需要对数据🗯🤭先脱敏后🌗再发往云🚕🆕端，S3级别的任🛹🧣务，则只能通📀过物理🤧⛪隔离，将敏🈚🍸感数据留在本地🤸♀️离线处理🐂。
01 算力🔗市场的“夹心层🏉🐍”，被🚜⛺看见了 🙎♂️🏑中科曙光高😽🔫级副总裁李🇳🇦🎑斌指出，作为🧱算力系统架构迭🙃代升级的🇧🇩产物，超🎚🇬🇫节点在当下🚶♀️的推理时代正面🏕➕临全新挑战🤽♂️🐡：一方面，面向🌠训练场🤷♂️㊙景打造的🇺🇸数百卡/千卡级超🔑节点，🇨🇬对于主流推理业🗻务而言配🕋置过剩，投入成🇲🇸本远超性能👱♀️收益甜点🇶🇦；另一方面，市🇹🇩场上主流的8卡🌁🍽GPU服务器，即🐠🍶便扩展至16卡规😏🧱格，也难以匹配🖌🤛当前大模型🚫的发展需🦖🧽求🚔🛩。
