谈及对旷视最重要的经验总结，唐文斌指出关键在于避免过度扩张，而应聚焦核心优势领域，将单一业务做深做透。
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突破CPU中转限制，释放高端GPU算力潜力。GPU的核心价值在于算力输出，但这一优势的发挥始终受制于数据传输与存储的协同效率。传统架构中GPU获取数据需经过“固态硬盘→CPU→内存→GPU”的多级跳转，CPU带宽限制成为行业痛点。面向AI场景的固态硬盘实现的关键突破，是在半导体架构层面达成“直连协同”，通过新型接口技术使GPU绕过CPU，直接与固态硬盘建立数据通道。这一革新不仅提升传输速度——数据搬运时间大幅压缩，GPU不再因等待数据而“空转”，彻底解决了高端GPU算力闲置的资源浪费问题，让核心芯片的性能优势真正落地。
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⁶ 笔者曾担任Confluent的Kafka负载均衡团队技术负责人。