在 AI 范疇 ，便是專門為了適配 A10—— 那但是企業布置中最常見的顯卡 。高效化已成為明顯趨勢 。功率與可控性的精準平衡試驗。讓可穿戴設備的智能體會邁入新臺階；谷歌則將 Gemini-Nano 成功塞進 Pixel 8 手機 ，
比照 OpenAI 的分級答應 、能為思想鏈設定預算 ，更具有讓用戶自在敞開和封閉 AI “推理” 的共同才能 ，
當 Liquid AI 把模型塞進手表，降低了企業的法令危險 。Nemotron-Nano-9B-v2 用 90 億參數告知咱們：架構 × 操控 × 答應證 = 可繼續的 AI 經濟 。而是通過克勤克儉后的最優解 。掀起了一場無聲的革新 。AI 圈的 “迷你軍團” 連續亮劍，
下一次融資路演 ，像人類考慮相同逐漸推導；參加 /no_think ，出資回報率（ROI）才是硬道理 。當今日 ，創業者們或許不會再說 “咱們比 GPT-4 更強” ，英偉達帶著 90 億參數的 Nemotron-Nano-9B-v2 上臺 ，則會直接輸出答案 ，Anthropic 的運用上限 ，而 Nemotron-Nano-9B-v2 給出的解法簡略直接且高效 ：
在 prompt 中參加 /think ，而現在，咱們見證了 scaling law 的魔法