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这可能听起来令人担忧，但在我看来，这只是简单的数学问题。 1. 芯片价格上涨适用于所有人，包括超大规模云服务商。 2. 我认为大多数消费者拒绝支付如此荒谬的价格。 3. 超大规模云服务商愿意支付这个价格，因为他们期望获得投资回报。 4. 我们，消费者，实际上是他们购买的芯片的最终用户。 因此，似乎超大规模云服务商在购买芯片时出价高于我们，然后通过将芯片租赁给我们来让我们偿还他们的高价。 解决办法似乎很简单：不支付人工智能的费用，等待能够负担得起本地（或联邦）人工智能的芯片。 但还有整个B2B市场，我对此不知该如何看待。 你有什么想法？

解析FHIR数据并将其转换为OMOP标准是一个众所周知的困难问题。我认为我们已经攻克了这个难题。 我开源了两个GitHub仓库： 1. Forge-Core。这是我们的核心技术。通过映射您的架构并动态构建dbt模型，自动解析您数据仓库中的任何JSON结构。设置和使用都非常简单。 [查看链接](https://github.com/foxtrotcommunications/foxtrotcommunications-forge-core/tree/main) 2. Avalon-Public。在完成forge解析后，使用这些dbt模型来正确且高效地构建所需的OMOP模型。 [查看链接](https://github.com/foxtrotcommunications/foxtrotcommunications-avalon-public)