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一年近2000亿，中国互联网巨头的研发资金都投到了哪里？
伴随大模型炼丹的热潮，英伟达在不久前成为了第七家市值越过1万亿美元的美国公司。此前的台北国际电脑展，CEO黄仁勋在圆桌论坛上把国内在云计算、数字支付、电动汽车等领域的进步夸了一番，谈及美国的技术封锁，他的表态隐含着些许顾虑：“无论有任何规定，当然我们都会绝对遵守。但是我认为中国也会利用这一机会来培育本土企业。这也是为什么中国会有这么多GPU初创公司出现。”这看上去是警惕中国公司的进步速度，但实际上也反映了中美两国在前沿科技上的落差。在一些领域与国际一流水平并驾齐驱的同时，国内公司在通用芯片、芯片制造、计算机科学等领域，依然存在不小的短板。同一时期，从微软的Copilot到谷歌的I/O大会，美股的同行似乎每年都能掏出些新玩意，叠加贸易摩擦中暴露出的技术短板，让模式创新与技术创新的路线斗争，一时间又甚嚣尘上。当科技创新领域站着一群海外公司时，国内互联网公司又在无数放大镜面前站上了风口浪尖。实际上，从各家公司的财报看，无论是研发开支的绝对值还是占营收比重，主流互联网公司的投入力度都不算小，并且在逐年增长。粗略统计，过去一年主流互联网公司投向研发的开支高达2000亿，不过从实际成果看，似乎的确显得成色不足。一方面，国内很多高科技领域起步之时，海外同行就已经成为了富可敌国的行业寡头，这也是许多技术落差的来源。另一方面，在移动互联网高速增长的年代，国内公司的侧重点确实在工程和应用层面。伴随着贸易摩擦中技术短板的逐渐暴露，不管是舆论还是产业界都开始系统性的审视自身的欠账。而面对这种系统性的落差，正视差距的同时，更重要的探索技术创新的可持续路径。市场是关键词《一网打尽》这本书里，记载了亚马逊云业务诞生的一个重要契机：2002年，一家出版商找到亚马逊创始人贝索斯，希望后者能够对外开放自身的销售数据，出版商可以据此安排图书发行计划。同时，亚马逊将自己的接口开放后，其他网站也可以嵌入亚马逊的商品，反过来促进亚马逊的销售。在当时，这种接口开放在技术工程上还没有其他公司的先例，在这个过程中，贝索斯逐渐意识到亚马逊的IT基础设施、计算资源等可以对第三方开放。最终，这成为了亚马逊网络服务系统（Amazon Web Services，AWS），即亚马逊云业务的雏形。无论是贝索斯本人还是那位名叫蒂姆·奥赖利（Tim O'Reilly ）的图书出版商，也许都无法预见到云计算在未来的发展。贝索斯的初衷是扩大亚马逊的营收能力，正如书中所说：“起初他回答说，他并没有看出亚马逊会得到什么样的好处。”我们常常认为，技术突破的核心是研发，但实际上对企业来说，投入研发的最大诉求往往是压缩成本、提高利润率。同时，一项新技术往往需要市场的订单反哺后续的迭代，这便是产业化的重要性。无论如何，市场是关键词。2016年，Google的AlphaGo在围棋比赛里赢下李世石，Google也顺手公开了自研的AI芯片TPU，相比AI训练常用的GPU，TPU大幅降低了存储和连接的需求，但更重要的是低成本。类似的语境下，国内很多技术突破的难点在于，产品推出时竞争力天然不足，由于缺乏市场买家，导致产品失去后续优化迭代的资金，最终潦草收尾。如果一项耗费巨大成本的技术无法推向市场，在实验室里束之高阁，无疑是对产业最大的伤害。在产业界本身起点低的背景里，国内一些底层技术的突破，核心也在于市场的反哺。国内的云计算产业，以及与之并行的数据库，就是在这个背景下逐渐步入世界一流的。国内对数据库的探索始于2008年前后，当时，蚂蚁和整个阿里都是甲骨文的大客户，但随着业务规模变大，甲骨文的产品在技术上无法满足一些定制化的需求，同时又带来了极大的成本负担，在这样的背景里，蚂蚁开始自研数据库产品。所谓关系型数据库是甲骨文的拳头产品，可以将其简单理解为一个存放上百万本书的书架，每本书又有很多不同的属性，比如书名、作者、出版社、ISBN号码等等，这些书还可能还有某种“关系”，比如同一作者写了好几本书，很多书来自一个出版社，这种数据库的储存和调用就会非常复杂。这类产品的突破，一方面技术难度大，需要的投资额也非常高，另一方面，基于数据的业务又在时刻运转，不可能让支付宝系统维护一个月等待迁移，并且考虑到安全和稳定性，迁移成本非常高，很容易形成对供应商的依赖。对于独立团队来说，由于这类产品的大客户往往集中在对安全稳定要求极高的金融、通信等领域，对潜在风险非常畏惧。在这种情况下，就算有成型的产品，也很难在市场上获得利润反哺后续研发。因此，很多国产产品度过了研发阶段，就停留在了产业化的前夕，迟迟无法迈出下一步。当年甲骨文在北京的研发中心，员工就一度接近2000人，而国内同行大多也就几十上百人，产品没有竞争力，在缺乏订单的情况下更无力投资后续研发，陷入恶性循环。而蚂蚁自研数据库产品有一个天然优势：由于整个阿里体系业务非常丰富，可以让自己的边缘业务试水，参与产品验证过程。换句话说，就是自己给自己当甲方，让自研产品跨过难以参与市场验证、难以自我造血的阶段。2010年，蚂蚁开始建设OceanBase数据库，从淘宝的收藏夹业务开始，一点一点替换掉了MySQL和甲骨文。同一时期，阿里开始大刀阔斧去IOE。同时，由于云计算的普及，大幅降低了企业IT的一次性投入，带动了数据库、专有云等底层软件的市场空间，为中国企业创造了弯道超车的路径。到2013年5月17日，支付宝完全下线了IBM小型机和EMC存储设备，随着当年7月，淘宝广告业务不在使用甲骨文数据库，整个阿里实现了数据库的自主可控，甲骨文也丢掉了自己在亚洲最大的数据库客户。2019年8月，蚂蚁集团的分布式关系型数据库OceanBase圆满通过通过数据库领域权威机构TPC的TPC-C测试，超越老牌数据库巨头Oracle登顶第一。一年后，OceanBase再次登顶，将纪录又提高了11倍。OceanBase在蚂蚁和阿里体系内的成长，其实是国内互联网公司技术创新路径的一个缩影：通过自身多元化业务的优势，让自研产品在丰富的业务场景里不断验证，最终实现替代。这也是很多技术领域中，国内互联网公司的一种创新路径。从边缘起步去年4月，谷歌发布了自研视频处理芯片Argos VCU，替换掉了数千万个英特尔CPU，一举为谷歌节省了200亿人民币的资本开支。无独有偶，亚马逊也曾通过自研芯片处理Alexa语音助手的运算，成功替代了英伟达的芯片，降低了30%的成本。这类芯片的最大特点在于，他们都是通用性不高的专用芯片。举例来说，所谓通用芯片，如英伟达的GPU，可以胜任游戏、渲染、AI、挖矿等多个场景；而专用芯片大多仅用于某个非常细分的场景，比如AI的训练。简单来说，专用芯片牺牲了通用性，强化了某一特定功能。英伟达做芯片的时候，既要服务谷歌、亚马逊，也要服务特斯拉和蔚来，还要考虑广大游戏玩家和矿老板，这就是“通用性”。在造芯这个语境下，舆论痛心疾首的大多是CPU、手机SoC这类通用芯片，这也是英伟达、英特尔等大公司的优势项目。而在一些细分场景的专用芯片里，国内互联网公司其实颇有建树。阿里旗下的平头哥曾开发过一款名叫“含光800”的芯片，这块芯片专门服务于淘宝的按图识别商品的功能“拍立淘”，5分钟就能完成10亿张“拍立淘”商品图的识别，而传统的GPU处理需要1小时。此后，平头哥陆续开发了玄铁（处理器IP）、羽阵（RFID芯片）、倚天（ARM服务器芯片）和含光（高性能AI推理芯片）四个产品系列。据称，玄铁系列处理器出货量已超20亿，超过200家企业在用。研发一款芯片并不难，难的是研发一款面向消费市场的高利润芯片，这不仅需要技术的突破，还需要终端产品的配合，对应的软件生态，长期的资本投入。即便是苹果这样的公司，其自研的M1/M2芯片，其实也是从一些细分场景入手，比如突出剪辑、视频处理等特定场景上的更强表现，以及和macOS的适配，而不是全方位与x86架构针锋相对。以苹果的体量，尚且要避开锋芒差异化竞争，对产业链整合能力和生态建设上起点更低的国内公司来说，如果贸然进军壁垒极高的GPU等芯片，很可能会重复这个循环——产品没有竞争力，缺少订单反哺研发迭代，最终一步落后步步落后。因此，国内大厂的思路其实是先从细分、边缘的场景入手，针对性的进行投入，同时依靠自身的业务体量持续反哺产品的迭代。换句话说，互联网公司的内部业务，就是一个很大的市场，可以支撑研发团队从边缘逐渐向中央探索。比如腾讯、字节和快手都在投入音视频云处理专用芯片，追求在更高压缩率、更小带宽下传输内容，要知道大厂们的带宽支出常年占比近10%，快手的带宽量级已经接近上百TB，有了专用芯片帮忙可以省不少钱。无论是以芯片为代表的硬件，还是以数据库为代表的软件，究其本质，互联网公司庞大的业务体系，能够让一些产品度过艰难的市场验证阶段，在打磨成熟后推向市场。今年5月的中关村科博会上，蚂蚁首次公布了以关键基础软件为核心的开源完整版图，在软件三大件之二的数据库和中间件领域，蚂蚁已经积累了近100个社区头部开源项目。这些技术积累往往有一个共同的特点：依托蚂蚁本身的业务体量逐渐成长，并在对外开放的过程中参与竞争。总而言之，在技术研发这个语境里，互联网公司扮演的最重要的角色，其实是通过自身的业务体系，为技术突破创造了一个可以验证产品的市场。而放大到整个中国的技术突围中，一个规模庞大的市场，也是中国公司最强的后盾。走向千行百业2002年，《财富》杂志做了一项调查，结果显示，美国五百强企业中的10家制药业公司，总利润超过其余490家公司之和。在移动互联网普及之前，全球盈利能力最强的行业是制药业，而几乎所有的顶级医药公司都在美国。2022年，全球药企营收规模最高的十家公司中，有五家属于美国。技术研发的强势自然是重要原因，但最核心的因素在于，美国拥有一个庞大的医药消费市场。2019年，美国人均卫生费用支出就高达1万美元，不仅远远超过中国，也超过英德法等一众发达经济体。技术的突破，往往都需要有一个巨大的市场作为支撑。台积电在先进制程上所向披靡，既是无数工程师的投入，也是因为苹果、英伟达和AMD排着队抢购台积电的产线，给台积电报销研发开支。同理，在高端技术的爬坡上，中国最大的底气依然是市场规模。2020年，OceanBase作为一家独立的公司，开始商业化运营，并服务于金融、通信等对数据安全极其敏感的行业，在很大程度上实现了成本的大幅降低，以及对海外产品的升级。蚂蚁集团数据库产品负责人、OceanBase解决方案和产品总经理师文汇曾分享过一个案例——OceanBase在电信运营商业务中排名第二的人口大省山东，实现了对甲骨文的置换：“运营商业务非常复杂，有很多复杂的查询，还有很多Oracle的高阶特性，这对任一数据库的挑战都很大。我们与运营商充分沟通之后，双方都想尝试一下，从Oracle数据库平滑迁移到OceanBase。经过几个月的努力，仅花一个小时就完成了整个业务的切换。最终BOS详单的查询效率提升了30%，存储成本降低了90%，仅为原来的1/10。”2018年后，中美贸易摩擦让技术短板引发的困境直观的暴露，同时，逆全球化与供应链自主的思潮逐渐抬头，这种持续蔓延的外部压力，最终使得底层软件核心领域的国产替代，从一个概念成为了一个市场方向，其渗透速度在过去几年呈现出爆发式的增长。从商业层面看，国产替代的趋势，本质上为国内的产品创造了一个巨大的市场增量，其成长空间也成倍增加。同一时期，各类底层软件产品也开始走出大厂舒适区，开始对外参与市场化竞争。目前，OceanBase已经开始服务于金融、通信、交通等多个与数据安全相关的核心领域。伴随数字化的浪潮持续向实体产业渗透，许多互联网公司技术层面的积累也开始显现价值。无论是数据库、云计算，还是各种各样的视频会议软件和办公软件，都开始逐渐脱离大厂自身的业务体系，开始扮演数字经济的底盘和自主可控的基础设施。6月1日，久未在公开场合抛头露脸的蚂蚁集团发布了一份《蚂蚁集团2022年可持续发展报告》，除了细数公司在ESG领域的诸多动作，蚂蚁还披露了一些关键的财务指标。其中2022年全年，蚂蚁在科技研发上的投入达到204.6亿元，照此计算，在国内主要互联网公司里，蚂蚁的研发开支已经位居前列。互联网公司的优势除了本身的盈利能力，也有更强的人才吸引力和资本运作能力。无论是内部的孵化、外部的投资，对高科技领域的探索正在由点到面。2022年，腾讯宣布10年投入100亿，助力中国基础科学创新研究，发起新基石科学基金会支持科研创新；百度在人工智能领域全栈布局，10年间投入高达1000亿元；以往侧重于消费领域投资的美团龙珠，也从2021年开始，将视线投向机器人、半导体、自动驾驶等硬科技领域。越是核心的技术，越需要不断探索，不断失败，不断反思。科技顶峰的探索从来都不是一帆风顺的冒险，但只要开始，一切都不算太晚。作者：远川研究所视觉设计：疏睿责任编辑：李墨天 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智能设备 2023-06-08 10:12:19 -
GPT-4变笨引爆舆论！文本代码质量都下降，OpenAI刚刚回应了质疑
梦晨 克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI大模型天花板GPT-4，它是不是……变笨了？先是少数用户提出质疑，随后大量网友表示自己也注意到了，还贴出不少证据。有人反馈，把GPT-4的3小时25条对话额度一口气用完了，都没解决自己的代码问题。无奈切换到GPT-3.5，反倒解决了。总结下大家的反馈，最主要的几种表现有：以前GPT-4能写对的代码，现在满是Bug回答问题的深度和分析变少了响应速度比以前快了这就引起不少人怀疑，OpenAI是不是为了节省成本，开始偷工减料？两个月前GPT-4是世界上最伟大的写作助手，几周前它开始变得平庸。我怀疑他们削减了算力或者把它变得没那么智能。这就不免让人想起微软新必应“出道即巅峰”，后来惨遭“前额叶切除手术”能力变差的事情……网友们相互交流自己的遭遇后，“几周之前开始变差”，成了大家的共识。一场舆论风暴同时在Hacker News、Reddit和Twitter等技术社区形成。这下官方也坐不住了。OpenAI开发者推广大使Logan Kilpatrick，出面回复了一位网友的质疑：API 不会在没有我们通知您的情况下更改。那里的模型处于静止状态。不放心的网友继续追问确认“就是说GPT-4自从3月14日发布以来都是静态的对吧？”，也得到了Logan的肯定回答。“我注意到对于某些提示词表现不一致，只是由于大模型本身的不稳定性吗？”，也得到了“Yes”的回复。但是截至目前，针对网页版GPT-4是否被降级过的两条追问都没有得到回答，并且Logan在这段时间有发布别的内容。那么事情究竟如何，不如自己上手测试一波。对于网友普遍提到GPT-4写代码水平变差，我们做了个简单实验。实测GPT-4“炼丹”本领下降了吗？3月底，我们曾实验过让GPT-4“炼丹”，用Python写一个多层感知机来实现异或门。△ShareGPT截图，界面稍有不同让GPT-4改用numpy不用框架后，第一次给出的结果不对。在修改两次代码后，运行得到了正确结果。第一次修改隐藏神经元数量，第二次把激活函数从sigmoid修改成tanh。6月2日，我们再次尝试让GPT-4完成这个任务，但换成了中文提示词。这回GPT-4第一次就没有使用框架，但给的代码仍然不对。后续只修改一次就得到正确结果，而且换成了力大砖飞的思路，直接增加训练epoch数和学习率。回答的文字部分质量也未观察到明显下降，但响应速度感觉确实有变快。由于时间有限，我们只进行了这一个实验，且由于AI本身的随机性，也并不能否定网友的观察。最早4月19日就有人反馈我们在OpenAI官方Discord频道中搜索，发现从4月下旬开始，就不时有零星用户反馈GPT-4变差了。但这些反馈并未引发大范围讨论，也没有得到官方正式回应。5月31日，Hacker News和Twitter同天开始大量有网友讨论这个问题，成为整个事件的关键节点。HackerNews一位网友指出，在GPT-4的头像还是黑色的时候更强，现在紫色头像版在修改代码时会丢掉几行。在Twitter上较早提出这个问题的，是HyperWrite（一款基于GPT API开发的写作工具）的CEO，Matt Shumer。但这条推文却引发了许多网友的共鸣，OpenAI员工回复的推文也正是针对这条。不过这些回应并没让大家满意，反而讨论的范围越来越大。比如Reddit上一篇帖子提到，原来能回答代码问题的GPT-4，现在连哪些是代码哪些是问题都分不出来了。在其他网友的追问下，帖子作者对问题出现的过程进行了概述，还附上了和GPT的聊天记录。对于OpenAI声称模型从三月就没有改动过，公开层面确实没有相关记录。ChatGPT的更新日志中，分别在1月9日、1月30日、2月13日提到了对模型本身的更新，涉及改进事实准确性和数学能力等。但自从3月14日GPT-4发布之后就没提到模型更新了，只有网页APP功能调整和添加联网模式、插件模式、苹果APP等方面的变化。假设真如OpenAI所说，GPT-4模型本身的能力没有变化，那么这么多人都感觉它表现变差是怎么回事呢？很多人也给出了自己的猜想。第一种可能的原因是心理作用。Keras创始人François Chollet就表示，不是GPT的表现变差，而是大家度过了最初的惊喜期，对它的期待变高了。Hacker News上也有网友持相同观点，并补充到人们的关注点发生了改变，对GPT失误的敏感度更高了。抛开人们心理感受的差异，也有人怀疑API版本和网页版本不一定一致，但没什么实据。还有一种猜测是在启用插件的情况下，插件的额外提示词对要解决的问题来说可能算一种污染。△WebPilot插件中的额外提示词这位网友就表示，在他看来GPT表现变差正是从插件功能开始公测之后开始的。也有人向OpenAI员工询问是否模型本身没变，但推理参数是否有变化？量子位也曾偶然“拷问”出ChatGPT在iOS上的系统提示词与网页版并不一致。如果在手机端开启一个对话，它会知道自己在通过手机与你交互。会把回答控制在一到两句话，除非需要长的推理。不会使用表情包，除非你明确要求他使用。△不一定成功，大概率拒绝回答那么如果在网页版继续一个在iOS版开启的对话而没意识到，就可能观察到GPT-4回答变简单了。总之，GPT-4自发布以来到底有没有变笨，目前还是个未解之谜。但有一点可以确定：3月14日起大家上手玩到的GPT-4，从一开始就不如论文里的。与人类对齐让AI能力下降微软研究院发表的150多页刷屏论文《AGI的火花：GPT-4早期实验》中明确：他们早在GPT-4开发未完成时就得到了测试资格，并进行了长期测试。后来针对论文中很多惊艳例子，网友都不能成功用公开版GPT-4复现。目前学术界有个观点是，后来的RLHF训练虽然让GPT-4更与人类对齐——也就更听从人类指示和符合人类价值观——但也让它自身的推理等能力变差。论文作者之一、微软科学家张弋在中文播客节目《What’s Next｜科技早知道》S7E11期中也提到：那个版本的模型，比现在外面大家都可以拿得到的GPT-4还要更强，强得非常非常多。举例来说，微软团队在论文中提到，他们每隔相同一段时间就让GPT-4使用LaTeX中的TikZ画一个独角兽来追踪GPT-4能力的变化。论文中展示的最后一个结果，画得已经相当完善。但论文一作Sebastien Bubeck后续在MIT发表演讲时透露了更多信息。后来当OpenAI开始关注安全问题的时候，后续版本在这个任务中变得越来越糟糕了。与人类对齐但并不降低AI自身能力上限的训练方法，也成了现在很多团队的研究方向，但还在起步阶段。除了专业研究团队之外，关心AI的网友们也在用自己的办法追踪着AI能力的变化。有人每天让GPT-4画一次独角兽，并在网站上公开记录。从4月12日开始，直到现在也还没看出来个独角兽的大致形态。当然网站作者表示，自己让GPT-4使用SVG格式画图，与论文中的TikZ格式不一样也有影响。并且4月画的与现在画的似乎只是一样差，也没看出来明显退步。最后来问问大家，你是GPT-4用户么？最近几周有感到GPT-4能力下降么？欢迎在评论区聊聊。Bubeck演讲：https://www...
智能设备 2023-06-03 10:09:46 -
北航36岁博导上太空？没错，就刚刚，坐神舟十六号上去的！
北京时间5月30日9时31分13.480秒，搭载着航天员景海鹏、朱杨柱、桂海潮的神舟十六号载人飞船，在酒泉卫星发射中心90工位，由长征二号F改进型遥十六运载火箭发射升空。飞船准确进入预定轨道，发射任务取得圆满成功！神舟十六号载人飞船升空瞬间 | 央视新闻随后，神舟十六号飞船的“6...
智能设备 2023-05-30 10:53:05 -
海信于芝涛：坚持技术创新是最艰难的一条路
【环球网科技综合报道】“好画质不能仅完美存在于实验室里，更不能停留在专业片源里。”在近日举办的海信ULED战略升级暨海信视像秋季新品发布会上，海信集团高级副总裁于芝涛讲述了ULED战略升级背后的故事：海信通过对用户电视使用和需求的深度剖析，发现“家庭环境光线复杂、用户没有调节画质参数的习惯、广视场角的观看场景增多”等已经成为当下电视使用的三大痛点...
智能设备 2023-05-27 17:11:21 -
刚刚，币安再度暂时关闭比特币提款服务
近日，全球最大的加密货币交易平台币安（Binance）因为比特币网络拥堵，两次暂停了比特币的提款服务。这引发了市场的关注和担忧...
区块链 2023-05-08 11:15:02 -
在意大利恢复上线，但OpenAI的监管麻烦才刚刚开始
5月7日消息，在刚刚过去的一周，OpenAI已经成功安抚了意大利监管机构，促使其解除了对聊天机器人ChatGPT的临时禁令，但这家人工智能研究公司与欧洲监管机构的斗争仍未结束，更多挑战才刚刚开始。今年早些时候，OpenAI广受欢迎但备受争议的聊天机器人ChatGPT在意大利遭遇了一个重大的法律障碍，意大利数据保护局(GPDP)指控OpenAI违反欧盟数据保护规则...
业界动态 2023-05-07 13:03:31 -
刚刚，币安面临美国司法部调查，涉及可能违反对俄制裁，币安回应：100%遵守美国和国际金融制裁规定
币安是全球最大的加密货币交易所，但也是监管部门关注的对象。近日，据知情人士透露，美国司法部正在调查币安是否被非法用于让俄罗斯人逃避美国制裁，并通过该交易所转移资金...
区块链 2023-05-07 12:44:06 -
上线一年即放弃，英特尔宣布停止生产比特币挖矿系列芯片
界面新闻记者｜司林威北京时间4月19日，据Tom'sHardware报道，半导体巨头英特尔正式宣布其比特币挖矿系列芯片的生命周期结束，也没有公布任何后续芯片。英特尔表示，“由于优先投资IDM2.0，我们已经结束了英特尔Blockscale1000系列ASIC的生命周期，同时会继续支持Blockscale产品的客户...
区块链 2023-04-20 21:04:05 -
比特币回升之际英特尔停产挖矿芯片产品刚上线一年
“IDM2.0战略优先”是英特尔给出的退出理由。《科创板日报》4月19日讯比特币价格回升之际，英特尔却选择退出矿卡业务...
区块链 2023-04-20 21:03:41 -
比特币回升之际英特尔停产挖矿芯片产品刚上线一年
“IDM2.0战略优先”是英特尔给出的退出理由。《科创板日报》4月19日讯比特币价格回升之际，英特尔却选择退出矿卡业务...
区块链 2023-04-20 21:03:35 -
比特币回升之际英特尔停产挖矿芯片产品刚上线一年
“IDM2.0战略优先”是英特尔给出的退出理由。《科创板日报》4月19日讯比特币价格回升之际，英特尔却选择退出矿卡业务...
区块链 2023-04-20 21:03:31 -
比特币回升之际英特尔停产挖矿芯片产品刚上线一年
“IDM2.0战略优先”是英特尔给出的退出理由。《科创板日报》4月19日讯比特币价格回升之际，英特尔却选择退出矿卡业务...
区块链 2023-04-20 21:03:29
