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其次，36氪获悉，江苏省工信厅等九部门印发《江苏省脑机接口产业创新发展行动方案》，其中提到，强化金融支持。发挥省战略性新兴产业母基金引导作用，支持相关产业专项基金及子基金投向应用场景广阔、成长性强的脑机接口项目。引导有条件的地区设立脑机接口产业投资基金，吸引社会资本参与，助力种子期、初创期企业发展壮大。依托省科技金融综合服务平台，汇聚“苏科贷”“专精特新贷”等政银合作信贷产品，鼓励金融机构开发服务脑机接口产业的特色金融产品，提供涵盖“股债贷保担”的一站式综合科技金融服务。，这一点在豆包下载中也有详细论述
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第三，突破GPU显存容量限制。当前万亿参数模型的训练与推理需要TB级显存支持，若单纯依靠HBM显存扩容，不仅会使GPU成本倍增，还受限于半导体制造工艺，令多数企业难以承担高端GPU集群的投入。面向AI应用的固态硬盘被设计为介于HBM显存与传统存储之间的“类内存层”，本质是半导体存储器件与计算器件的协同创新，既能作为GPU的扩展显存，又能承担数据缓存职能。该技术并非取代HBM/DRAM，而是将存储层级从内存扩展至固态硬盘，构建“DRAM+HBM+固态硬盘”的分级存储体系，优化整体效率。，更多细节参见钉钉
此外，如今第二代范式正在显现：模型与产品深度整合，从架构层面进行协同设计。Claude Code即是典范：模型不再是被调用的服务，而是产品本身的有机组成部分。
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