【专题研究】多地竞逐提速是当前备受关注的重要议题。本报告综合多方权威数据，深入剖析行业现状与未来走向。
算力集群管理、分布式训练这种单点型Infra，它重规模、重资产，大厂在此更有优势。相对于单点型Infra，集成型Infra并非意味着发明了新的数据库形态，而是将第三方的资源和服务进行组合优化，输出新的产品和服务形态，考验的是早期团队对生态位的选择。
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与此同时，试卷仍然会保留，但内容不再以填空这样的知识型题目为主。因为当下获取知识太容易了，过去我们说“学富五车”很了不起，但现在人工智能掌握的知识量远超“五车”。当然，适当的记忆是需要的，因为记忆过程也是思维训练的一部分，但没有必要天天让学生进行知识性、记忆性的考核。
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
不可忽视的是，如果教的只是那些将来AI能干的活，那确实该砍。
从另一个角度来看，南方周末：除了新增一些专业外，有没有专业因社会需求降低而作出调整？
综上所述，多地竞逐提速领域的发展前景值得期待。无论是从政策导向还是市场需求来看，都呈现出积极向好的态势。建议相关从业者和关注者持续跟踪最新动态，把握发展机遇。