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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。
同时，庞大的订单规模（全年现制饮品销量达41亿杯，同比增长39%）推动供应链议价能力提升，叠加数字化运营对人力、库存成本的优化，即便面临行业竞争压力，全年GAAP营业利润仍达50.73亿元，营业利润率维持在10.3%。