随着以 ChatGPT 为代表的人工智能应用持续落地，人工智能相关基础设施也正在加速建设，从而带动人工智能在其他应用领域实现突破。随着自动驾驶领域算法在自动泊车等场景下实现突破，有望形成类似 ChatGPT 在自然语言处理领域从软件端到硬件端的带动效应，为相关领域带来新的增长空间。

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温馨提示:文章资料收集于互联网,仅作为开发需求者的模式案例参考作用,与平台没有任何关系,如需定制系统请详询,玩家勿扰。

艾玛仕新零售模式解析：
1、会员下单399，复购266（前3单）/299，卖货提成133（前3单）/100
2、门店拿货价198，首批进货10组（1980元）
订货定金5000元出货额外奖励20/组满349组=6980元截止
跳级招商2500，同级出货10/组，投资额6980
对比【传统囤货制】：投资额=198元×359组=7.2w元
3、总代拿货价160，）首批进货50组（8000元）
订货定金26400元，出货额外奖励20/组，忙1720组=64400元截止
同级招商10000，同级出货10/组，投资额34400
对比【传统囤货制】：投资额=160元×1770组×28w元
总代招门店，前5个6950元全收（拨存），之后每个5580元。

人工智能技术的落地和持续迭代，需要算力、通信、数据等多方面的支持，特别是在模型的训练阶段，需要足够的算力和优质数据支撑。训练和推理相关算力需求，目前仍处于增长初期，随着后续人工智能应用的持续落地并降低使用费率，下游应用领域有望持续提高渗透率，从而推动人工智能基础设施领域产生高确定性的长期增长空间。