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SHA512 (FreeBSD-14.4-RELEASE-arm64-aarch64-memstick.img) = d49e90edba543bd6fc21155965a0f58cf6c8497b417e8c83f166d6601ff0ec3a7f5f91521d6bb47b83b01f2e978c8fca3984d1d405de9472fdf61778b8cb43a4
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与此同时，这一算力变现逻辑正在推动硬件迭代。传统GPU偏向训练优化，适合大批量一次性计算，但高频碎片化推理效率低，利用率仅20%–50%。随着OpenClaw实例增长，GPU和CPU面临结构性负载挑战。英伟达推出LPU（推理流水线处理器）和Vera CPU等新架构，以满足Agent高频执行需求。这意味着底层硬件从“训练为王”转向“推理优先”，进一步强化Token经济循环。
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