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节前的某天，数据集预览服务出现了一次 OOM（内存溢出）问题。这类问题放在过去，其实是比较消耗时间的。 数据集预览涉及多种格式解析：jsonl、csv、parquet、json 等，每种格式的读取方式、内存占用模型都不一样。要逐个排查内存增长点，分析数据加载策略、对象生命周期以及是否存在全量读入等问题，通常至少需要 1 天时间。
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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。