英伟达回归遇阻,谁能替代H20?
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文 | 镜相工作室,作者 | 黄依婷,编辑 | 卢枕 😜文 | 镜相工作室,作者 | 黄依婷,编辑 | 卢枕 🤯9月,国内入秋,气温骤降,英伟达重回中国市场的步伐也有些凝滞🤩。 两个月前,仲夏之时,英伟达创始人黄仁勋穿着皮衣落地😴北京,带来H20芯片在中国市场“解禁”的消息。但没过多久,又🎉传来H20停产的风声。 作为中国市场定制的“特供芯片”😅,H20深陷“后门”疑云,被质疑“既不安全也不先进”,市场需🎉求疲软。不愿意放弃中国市场的英伟达,计划推出性能更强的B30🤗A芯片,以技术优势重建市场信心。 H20禁售加上“后门🤯”疑云,英伟达的空窗期成了国产厂商补位的良机。这半年来,华为🌟、寒武纪等大力推广自家芯片,在政务云等领域市占率飙升,一些科😀技大厂也开始批量采购国产芯片。 在黄仁勋的最新访谈里,😎他提及中国在AI芯片上落后两三年的说法,驳斥说:“得了吧,他😅们只落后我们几纳秒。”话里话外流露出一种迫切,希望美国放开管😢制,让英伟达重回中国。 眼下,英伟达回归遇阻,腾出来的😢市场空白,都有哪些国产AI芯片厂商竞逐?谁有机会率先取代H2❤️0?国产AI芯片厂商追赶英伟达的路上还有哪些阻碍? 谁🙄在竞逐英伟达的遗留市场? 过去,大多数公司采购算力芯片😡时,首选必定是英伟达。从生成式AI爆发至今,英伟达GPU凭借🥳卓越的性能、稳定的驱动和完善的CUDA生态,筑起强大的护城河😅。 据TechInsights数据,在GPU市场,20😜23年全球应用于智算中心的GPU总出货量达到了385万颗,其🤩中,英伟达的市场份额接近98%。 垄断性的市场地位,使😢英伟达成为压在国内外科技大厂心头的大山。在国外,微软、谷歌、🤯亚马逊都在一边狂买英伟达芯片,一边自己造芯;而在国内,受限于😅政策禁令,AI公司无法获得先进的英伟达芯片,随时面临断供风险😊,只能寻找国产替代方案。 好消息是,英伟达留给国产厂商😊的空间足够大,能容纳多家公司同场竞逐。 今年二季度,受🤗禁售H20影响,英伟达中国区营收只有27.69亿美元,比去年🎉同期的37亿美元下降24.49%。去年全年,英伟达中国区营收😢171.08亿美元。业绩会上,黄仁勋也预测中国市场年增长率大⭐约50%,光今年就可能有500亿美元的商机。 这数百亿😡美元的市场,英伟达目前只能干着急。在三季度的业绩指引上,英伟😅达没有假设任何对华出口H20的情形,而这也是中国公司的好机会😘。 在竞逐H20遗留市场的公司里,最被看好的公司是华为🎉和寒武纪。 从单卡性能来看,华为昇腾910B/C,算力😂已超过英伟达H20。除华为外,据行业自媒体“半导体综研”整理😉,FP16算力能达到300TFLOPS(每秒万亿次浮点运算)🤯以上的国产芯片,只有寒武纪的思元590;壁仞科技在2022年👍推出的BR100,其FP16算力能达到1024TFLOPS,😜但因受到制裁无法量产。其他如百度昆仑芯、阿里平头哥、摩尔线程👍等自研主流产品都已经接近H20水平。 展开全文 😴当然,国产芯片的目标不是阉割过的H20,最先进的国产GPU依😡旧落后英伟达最新产品两代,算力差距约落后3倍。但至少,逐渐替😍代昂贵但不先进的H20已经具备可行性。 除了技术追赶上😉来,外部环境也在变好,发展国产算力的政策扶持不断,互联网巨头😁和运营商们纷纷加码算力资本开支,为国产AI芯片打开了市场空间😴。 今年以来,国内AI芯片厂商业绩突飞猛涨。短暂成为A😜股“股王”的寒武纪,今年上半年收入28.81亿元,同比暴涨了😎4348%,首次扭亏为盈,净利润10个亿。 华为的大单⭐也源源不断。据行业调研报告,今年昇腾910B全年计划出货约4😴0万颗,客户主要是运营商和地方算力中心;910C计划出货30🤗万颗,以互联网大厂为主。不久前的华为全联接大会上披露,华为新😅推出的CloudMatrix 384超节点累计部署300多套😅。 阿里平头哥、百度昆仑芯这两家互联网巨头旗下的芯片公🤔司,也有着稳定的内部需求和丰富的应用场景,在充沛的资金下能够🎉快速迭代产品,再反哺互联网大厂的云计算和AI业务;摩尔线程、😘沐曦股份、壁仞科技等新锐也在参与市场竞逐,这些创业公司在技术😂创新、兼容性设计、市场定位上以灵活见长。 摩尔线程在其🤯IPO报表中披露,2025年上半年营收7.02亿元,正在洽谈👍的AI智算领域合同超过17亿元,其还与中国移动签署过万卡级合🤩作项目,封装订单规模超10亿元。 沐曦股份也曾连续中标👏两份AI训推一体机大单,金额达14.88亿元;截至2025年😜8月,其在手订单(不含税)为11.4亿元,客户涵盖新华三、算😴丰、汇天网络等。 拿下订单意味着国产AI芯片进入到技术🌟迭代和商业变现的良性循环中。摩根士丹利在其最新报告《中国人工❤️智能:沉睡的巨人觉醒》中预测,在外部压力下,中国已全力迈向完😴全独立,并正在以比预期更快的速度构建自给自足的生态系统,中国👏人工智能芯片自给率将从去年的34%飙升至2027年的82%。🔥 模仿英伟达,还是另走一条路? 追赶英伟达,在一🤩两年以前还是遥不可及的事情。 摆在国产厂商面前的有几座🤩难以逾越的大山:制程优势、供应链稳定性、软件生态。 即😍便是最先进的国产AI芯片,与英伟达的最新产品都有两代的差距,😊昇腾910C单卡BF16算力只相当于英伟达GB200单卡的3🥳1%。根本原因在于制程落后——华为只能用中芯国际的7nm多重😜曝光工艺(近似7nm但良率很低),但英伟达可以用台积电的3n🌟m工艺。 国产厂商也面临着供应链不稳定的问题,台积电的👍良率高达80%,产量稳定,成本可以随着产能爬坡不断降低,而中💯芯国际7nm工艺良率只有30%多。另外一个风险是,地缘摩擦对👏芯片行业的影响不确定,比如壁仞科技的高端芯片BR100由于台🔥积电中止代工,迟迟无法量产。 制程问题还可以找到替代方🌟案,但软件生态没有英伟达十几年的积累,很难在短时间内追赶。国🤯内某机器人公司CTO王枫告诉我们,使用GPU产品最重要的是考🤩虑工具链的完整性,比如GPU之间的互联技术、框架的兼容性、并❤️行计算的编程模型平台。这恰恰是英伟达耗时十多年筑起的高墙。 😍 英伟达生态核心是CUDA,它就像底层的Windows操😜作系统,全球有400多万开发者为它构筑加速库、主流框架和大模🚀型,但CUDA只能在英伟达芯片上使用,迁移到其他芯片上就要重😀写代码,光人力和测试成本就高达数千万元。 因此,生态是😜英伟达最大的底气。以被阉割的H20为例,英伟达降低了H20的⭐算力,只有H100的15%,但是保留了HBM3显存和NVLi😴nk技术,就是想用“低性能+强生态”稳住市场地位,让中国公司❤️买更多卡来满足需求。 在硬件性能、软件生态和供应链都落🤩后的情况下,国产厂商根据自身能力和市场需求,走上了不同的追赶😍路线。 华为是受限最多的一家,但自身有着非常好的产业基😡础和技术能力,因此选择了“全栈自研”,从芯片、软件、协议到服😀务器、交换机、存储等,全部自己做。 制程被卡脖子,华为😡就把两颗910B芯片封装在一起使算力翻倍;HBM存储技术被卡🙄脖子,华为就自研HBM;卡间互联速率慢,华为就研发对标NVL😍ink的灵衢UB。这些系统级的优化创新避开了制程限制,解决了😡单卡算力差的问题。 质量不够,数量来凑。沿着这个思路,🎉把很多芯片、内存、网卡像“拼乐高”一样堆叠在一起,用高速线缆😜传输数据,就是华为推出的“超节点技术+集群战略”,代表性产品🌟CloudMatrix 384超节点集群,BF16算力总和超🤔过了英伟达NVL72系统。 华为也在培育生态。想让人用😅自家的芯片,就得让黏性超高的CUDA开发者和应用厂商迁移过来😊,这需要分两步,第一步是让自家芯片可以兼容CUDA,第二步是🤔向他们提供基于自家生态的工具和框架。 华为推出的异构计😉算架构CANN对标CUDA,已经能兼容80%的CUDA AP😡I,支持85%的CUDA算子自动转换,但转换后性能会损耗15😘%-20%;CANN还能兼容PyTorch、TensorFl😊ow这些主流框架,华为也自研并开源了MindSpore全场景😘人工智能计算框架,开放灵衢互联2.0协议规范,试图吸引更多开😍发者共同完善生态。 华为做“大而全”,一边模仿一边自研😉,多数国内厂商则只能做“小而美”,从垂直、细分市场切入,要么🚀兼容英伟达,用性价比撬动客户,要么针对特定需求做定制芯片。 😢 国产厂商最常见的一种做法是“NV兼容”,通过中间件把现🔥有CUDA代码映射到国产芯片指令集,让硬件“听懂”开发者的意🤩图。芯片使用者可以在不大幅重写代码的前提下,把工作任务迁移到🚀国产芯片上运行,降低了使用和切换的门槛。这种做法是市场导向,😀先靠模仿打开市场,站稳脚跟,让自己活下去,后面才有机会发展自😊己的生态。 昆仑芯和华为都在验证类似方案,且在一定程度😎上获得了市场认可。2025年8月下旬,中国移动2025年至2😉026年人工智能通用计算设备(推理型)集中采购项目中,百度昆🥳仑芯在“类CUDA生态”标包中几乎包揽前三个分项的头名,总中😉标订单规模达到十亿级。 做定制芯片的佼佼者是寒武纪。与⭐英伟达所做的通用GPU不同,寒武纪的AI芯片属于ASIC(专👏用集成电路),可以应用于云服务器、边缘计算设备、终端设备上,😅在对延迟、功耗和成本敏感的场景中,展现出更高的性价比。 😜 不管是兼容模仿,还是全栈自研,都是在用自己最优势的能力,在🚀英伟达的夹缝里寻找突破口,这条路注定坎坷。 追赶英伟达🤯,是漫漫长路 硬件和软件都在缩小差距,但要让市场相信国😍产厂商的产品可用,是一个极其艰难的过程,尤其对那些已经使用英🤗伟达芯片的开发者。 一个已经在英伟达GPU上训练好的大❤️模型,要搬到国产AI芯片上运行,中间有两道坎。 第一道⭐坎叫算子对齐。过去十几年,英伟达和全球开发者用CUDA写下了🎉海量的算子库。要迁到国产芯片上,就得把一个个算子翻译成国产芯😁片能听懂的语言。这不是简单的复制粘贴,而是成千上万条代码的“😅逐句翻译”,需要大量人力和时间。 第二道坎是分布式重构😆。大模型训练常常需要几百上千张卡一起算,英伟达有自己成熟的沟😴通协议,H20的NVLink带宽是昇腾910B的2.25倍,🚀训练万亿参数大模型时,多卡协同效率能高10%-15%。这在千😊亿级模型训练里,可能差好几周时间。 有机器人开发经历、😜目前正从事芯片研发工作的张振尧表示:“在迁移顺利的情况下,芯😅片硬件性能能发挥到70%到80%;如果算子勉强适配,可能只有⭐30%到40%。”这也是为什么即便国产芯片在参数表上标注的性😎能比肩英伟达,真正跑起来却常常不如预期。 王枫的经验印👍证了这一点。他所在的机器人公司曾经长期使用英伟达GPU,从4💯090、5090到H100、H20都有涉猎。两年来,随着英伟😅达芯片价格高企、获取困难,他们开始尝试华为昇腾的云端算力。 🙌 真正让他焦虑的,并非单纯的硬件,而是新平台、新架构带来😊的不确定性。英伟达CUDA深度绑定在硬件里,几乎所有主流的机🥳器学习框架都得跟它打交道。比如开发者们常用的PyTorch,🤔对CUDA的支持是最全面的,两者无缝衔接,用起来又快又稳定。🤗 王枫曾尝试用华为芯片跑Llama等比较流行的几个模型😆,几乎每个模型都需要华为单独适配后才有可能在它的芯片上运行,👍这直接导致模型更新滞后。华为芯片目前只适配了160多种模型,💯而在英伟达的芯片上可以直接跑几万种模型。 华为分别推出👍了对标产品,但在王枫看来,如果没有明显的优势和终端市场需求,😊这些产品很难撬动市场。这就像平面设计师对Photoshop、👍会计师对金蝶软件的依赖,几十年如一日,已经固化成行业习惯,不😘是所有人都会学习新技术,能学习的也会考虑到机会成本。 👍中小开发者考虑易用性,对于大公司,整体迁移的成本更是天价。互🤔联网大厂现有的算力基础设施大部分是基于英伟达架构,要是全换成😉国产,IDC的供电系统、网络拓扑等底层架构都得改造,改造成本🥳能达到硬件采购价的2-3倍。 由于CUDA生态更成熟,😉英伟达集群的运维人力成本也要低很多,而华为集群由于芯片制程问🌟题,体积更大,规模化部署还要额外投入数倍的散热、电力和机房空🔥间成本。 制程问题也造成国产芯片采购成本更高,且供不应😜求。但由于H20的安全问题和断供风险,国产芯片to G需求很😆大,to B的需求也在增长,迁移是不得已的事情,厂商和客户需😘要共度时艰。 相比技术和生态上短时间难以弥补的巨大差距😘,国产厂商更容易发力的地方,是周到的服务和更有吸引力的价格。👍 张振尧回忆,使用英伟达芯片时,遇到问题只能从开发者论😂坛、社区的公开文档找答案,很难获得官方工程师的支持,“英伟达😂的支持体系是很成熟的,但同时也是分层的,不对我们这样的小客户🎉开放”。 相比之下,和国产芯片供应商接触时,他能直接和🚀原厂工程师反馈问题,对方会派两三个工程师和他们一起去调试,有😅时候还会拉会,出新的版本给他们做测试,愿意为客户解决一些问题👏。他说,这在英伟达是不可能发生的。 算力芯片研发人员唐😊诗(化名)也有类似感受:“国内芯片卖出去,基本都得有工程师驻🤯场维护,协同客户上线业务,进行开发。”这样的故事也曾发生在华😎为。据36氪报道,华为联合讯飞发布“星火一体机”的背后,是不😡惜人力成本,调配了几百名工程师下场帮讯飞调校参数。 在❤️不惜成本的人力投入下,一定程度上弥补了生态和性能的欠缺,让国⭐产厂商撕开了一道口子。短期内,在推理场景和边缘计算方面,国产🌟芯片已经展现出一定的成本优势,但在训练领域,尤其是训练千亿参🚀数以上的大模型,H20还有比较强的生态和技术优势,暂时还没法😴被替代。国产芯片还需要两到三年的技术迭代,也需要下游的封装、⭐制造环节同步突围。 产业链上下游整体进步,今年Deep😡Seek-R1模型的发布就是一个很好的例子。在这之前,大多数😡可被使用的开源模型来自美国,从底层适配开始就很难与中国硬件做🤩好兼容。DeepSeek-R1发布后,中国在模型和硬件上有了❤️同时可用的方案。 8月下旬发布的DeepSeek-V3🎉.1,也针对国产芯片做了优化。不久前,腾讯也宣布已全面适配主😡流的国产芯片,并希望通过异构计算平台整合多类芯片,提供高性价😴比的AI算力解决方案。越来越多客户加入到国产芯片阵营,替代的🤩速度也会越来越快。 从服务到迁移,从生态到工艺,国产A🙄I芯片厂商正经历着一场艰苦的追赶战。他们没有捷径,只能靠人力😉投入去弥补生态差距,用长期的技术迭代去对冲硬件短板,再忍受工😴艺成熟之前的高昂成本。这是一个注定不会轻松的过程,是一次软硬🤗件、生态和市场的再造。距离真正替代H20,国产厂商们还有很长🔥的路要走。 参考资料 36氪:《围剿英伟达丨深氪😅》 新浪财经:《英伟达最新特供芯片RTX 6000D需👍求疲软,国内厂商投入自研AI芯片》 人民日报:《H20😎芯片解禁,怎么看?》 21世纪经济报道:《从超节点到集👍群 华为亮出AI算力全家桶》 信达证券:《DeepSe🌟ek-V3.1 发布,国产 AI 芯片迎接战略性机遇》 🤩 东吴证券:《半导体设备行业深度:AI芯片快速发展,看好国产🤔算力带动后道测试&先进封装设备需求》 华创证券:《计算😎机行业深度研究报告:国产智算芯片,需求强劲,性能生态再进阶》🥳 半导体综研:《全球主流算力芯片参数汇总、整理、对比(🚀修正版)》 chosun:《China aims fo😎r 80% AI chip self-sufficiency🚀 and 30% share in humanoid rob🤔ots》 wccftech:《Morgan Stanl🥳ey Guts SMIC’s Huawei AI GPU R👍evenue By More Than 50% Due To😎 Abysmal Yields》返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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跟大家讲三个我身边人的故事。 01 我在北京当记🔥者时,有一个关系颇好的同事。 我跑财经口,她跑医疗口。😜 有一次,同事为了写一篇关于医患关系的稿子,走访了很多😁医院。 调查时颇为困难,或被医生直接轰出办公室,或被患😊者怒骂一顿。 同事费了好大工夫才把稿子写完交给领导。 🤔 当晚,领导怒气冲冲拨了一个电话过来,从标题到内容都奚落💯了一顿。 原本就玻璃心的她哭得稀里哗啦。 这不是🤩她第一次被骂了。 错了就挨骂,对了没赞赏,她越想越觉得🚀待在这个单位没意思,直接卷铺盖走人。 辗转了几年,她也😂没混出什么名堂来。 新公司,旧问题。 她每次辞职😡的理由都是抱怨老板没人性,单位没人味。 02 第💯二个人,我自己不熟,是朋友的朋友,她原本是一位音乐老师。 🌟 这位音乐老师有两段婚姻。 第一段婚姻里,她自己的工🙄作稳定体面,收入尚可,有钱有闲。 但刚结婚后,老公就让👏她辞职,来帮忙打理自己的小生意。 她心里不愿意,但也不👍想违逆老公的意思,乖乖地过来帮忙。 从那以后,她既是工😎作助理,也是行政,一个人身兼多职,每天忙得晕头转向。 😎老公却不感谢她的付出,反而觉得这个家是自己在撑着,对她总是百⭐般吆喝。 然后这段婚姻结束了。 第二段感情里,老💯公十分大男子主义,家中大事小事都由他决定。 为了迎合老😂公,所有家务都由她负责。 为了新家庭的稳定,什么事都依❤️着他,受了委屈,吵了架也总是自己先低头。 展开全文 🌟 生活越过越小心翼翼,生怕惹对方不开心。 老公并没有🤗珍惜她的付出,经常在外鬼混。 她有些不明白,为什么每一🎉段婚姻里被辜负、轻视,换了新的伴侣似乎也还是如此? 0😁3 第三个人,是我毕业后在厦门的合租舍友。 他来🤯自农村。 初高中,他去县城读书,因为自卑,都不敢举手发🚀言,更不敢上台讲话。 有一次,老师叫他起来回答问题。 😂 他因为紧张,讲话磕磕绊绊,但越磕越紧张,越想把话说快。😁 老师就安慰他:说普通话,尽量不要说方言哈。 实🤩际上,他是用普通话回答问题的。 上了大学之后,公众场合😁讲话成了他的梦魇。 英语课时,因为原本口语就不标准,再🤩加上紧张过度,每次他讲完英语,全班哄堂大笑。 直至毕业🚀后,入了职场,他最怕的就是当众讲话。 年终述职时,他就🤯焦虑,不是因为绩效不好,而是得上台发言。 小组开会时,🚀他会惴惴不安,得反复斟酌自己的话术。 他自己坦言道:因😡为不敢开口,错过了很多的机会。 04 为什么会说😉这三个故事呢? 这几年,我越发明白了一个道理:一个人反🙄复经历的痛苦,都是未完的功课。 改变职场心态,是我的北😜京同事要完成的功课。 如果不改变,无论到哪家公司,她都🌟会觉得受到了委屈,永远干不好一份工作。 改掉讨好型人格😴,是那位音乐老师要完成的功课。 如果改不掉,只会再一次😀遇到渣男,再一次在感情里受伤。 克服演讲的恐惧症,是我🙌合租舍友要完成的功课。 如果克服不了,会一而再地丢脸出🤩丑,会一而再地陷入窘境。 生活就像一场升级通关游戏。 😀 如果你无法攻克当下关卡,那么你将永远困于当下。 👍一些痛苦反复出现,不是命运的捉弄,而是在提醒我们:这一关卡,🤩我们还未通关。 博主@陈凡是一位创业者,可前两次创业都😘失败了。 第一次被合伙人卷走资金,挖走了团队。 ❤️第二次因为一位大客户拖欠资金不还,他资金没法回笼。 他🤯一度归咎于自己时运不济,后面深刻反思了一下,才知根源是自己有😴一个毛病:容易轻信别人。 合伙人跟他称兄道弟,他直接让🎉合伙人总揽财务大权,且从不过问。 合作方各种奉承,嘴甜😍、承诺多,他二话不说就应了下来。 为什么第二次还会踩坑😊? 因为他还没吸取教训,还没悟透“不要相信人,要相信人😢性”这一个道理。 那些你不曾解决的问题,一定会在某个人💯生节点,再给自己上一课。 说白了,生活就像上学时的考试🥳:这次作弊蒙混过关,下次还会遇到同类题目;这次空着不答,下次😴卷子上还会出现。 一直掌握不了解题思路,一直没答好,生🙄活就会一直给你打上红叉。 05 我认同一句话:凡🤯事磨你,皆为渡你。 痛苦的出现,不是为了折磨你,是为了🚀让你看见,看见自己的不足,看见自己的人格缺陷。 时尚编🤩辑孙婵刚入行时,也经常被领导骂哭。 文章标题想得不好,👍领导会让她花一整天的时间去想;内容中有错别字,领导会截图到工🤗作群里当众把她一顿骂;经常加班到深夜,完成了当天指定的工作任😎务才能下班。 这种情况下,很多同事都选择了离职。 🚀 那时,孙婵也想离职,可她转念一想: 如果是因为没有做😀好工作辞职,那么今后的工作也会遇到同样的问题。 比如去🤯新的单位,也会因为工作没做到位被骂,因为能力欠缺所以得熬夜来😍赶进度。 问题没摆平,能力没提升,换哪儿上班都一样。 😘 所以她决定埋头工作,事事精益求精。 后来,她业务👏能力越来越强,领导向她抛来橄榄枝,问她愿不愿一起出去创业。 🌟 生活为什么会反复让我们遇到相似的困境,其实本质上是一种😉成长反馈机制。 越是逃避,痛苦越会追着你跑;越是害怕,🌟问题越会反复出现。 直到你用新的行为模式给出新回应,生🥳活才会给到你成长正反馈。 人生,是一场修行。 不⭐同课题,有不同修行。 当一个人真正审视自己,自洽了、正👍视了、解决了,这个课题的修行方可算得上圆满。 ▽ 🌟 最后说一个我自己的故事。 高中时,数学老师就苦口婆心🌟地让我们做错题集,她说: 每一个错题就是一个知识点,把🤗每一个错题都琢磨透,高考分数在130分以上就基本没问题了。 🥳 那时我不以为然,放着错题集不管,一味做新的试卷,结果是⭐同样的知识点一错再错。 其实人生也是一场考试。 💯反复经历的痛苦,是我放在一边不管的错题集。 这些错题,😎是失分题,也是得分题,我们人生最后的分数,就看你在曾经做错过😂的题上,最后拿了多少分。返回搜狐,查看更多
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