英伟达的股价困境，不是AI行业的终点，而是市场对AI产业从“宏大叙事”回归“微观盈利”的必然调整：当投资者不再追问“模型参数有多大”，而是开始关注“每个Token能赚多少钱”时，AI行业真正的价值投资才正式开始。
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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。