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首先，这种极限操作的背后，是巨大的算力缺口。余凯曾坦言，智能驾驶模型训练面临“动辄数十亿元的算力成本”挑战；苏箐说得更直白：“做一轮试验可能要花几个亿，还不一定成功。”这些话从侧面印证了地平线的算力饥渴——不是能不能买到芯片的问题，而是算力成本已经成为研发的最大变量。
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其次，Because what we were building in the past was still tool-type agents. No matter which platform you used to assemble something, its functions and workflows were tightly locked down by us orchestrators. It isn’t a silicon-based employee; at its core, it’s still a piece of software running along a predetermined route.
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