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在 AI 场景中，Apache Spark 凭借其强大的批处理能力与 Python 生态兼容性，广泛用于大模型训练前的数据清洗、特征工程与推理任务。而 Ray 因其低延迟、高并发特性，被 OpenAI 等头部机构用于分布式训练与强化学习。两者共同构成 Data + AI 的核心计算底座，支持从数据准备到模型推理的全流程高效执行。
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这一叙事看似完美承接了此前的“Token经济学”，却未能完全打消市场的深层疑虑：AI Agent的商业模式真的能落地生根、持续盈利吗？因此，黄仁勋的“Agent经济学”本质上仍然是在用技术愿景绑架资本预期，但它可能自我实现，也可能因商业落地不及预期而出现反噬。
[4] M. Sambridge, J. Braunl & H. McQueen: “Geophysical parametrization and interpolation of irregular data using natural neighbours” (1995). ↑。同城约会对此有专业解读