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算力賽道，爆發(fā)力越來(lái)越強(qiáng)了
強(qiáng)力政策催化之下，大量巨頭攜帶資金和技術(shù)蜂擁進(jìn)入AI產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)，給資本市場(chǎng)不斷帶來(lái)巨大轟動(dòng)。很多大廠，都陸續(xù)發(fā)布了自己的大模型、AI應(yīng)用，或者算力項(xiàng)目。角逐3萬(wàn)億算力產(chǎn)業(yè)「關(guān)鍵一環(huán)」
一個(gè)好的算力調(diào)度系統(tǒng)，不僅可以提高數(shù)據(jù)處理的速度，還可以節(jié)省企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，是中國(guó)算力產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展過(guò)程中的“關(guān)鍵一環(huán)”。蓮花健康跨界算力，又一場(chǎng)冒險(xiǎn)游戲？
在這樣的嚴(yán)峻態(tài)勢(shì)里，李厚文太需要一把火“取暖”?；蛟S眼下熱門的算力業(yè)務(wù)，就是他眼中的那把火。殊途同歸，所有人都想擺脫英偉達(dá)的壟斷
微軟將在下個(gè)月發(fā)布自研芯片，然而它已經(jīng)是主流云廠商里動(dòng)作最慢的一個(gè)，Google的 TPU 已經(jīng)供應(yīng)了自家（不算云客戶）90% 的 AI 算力需求，亞馬遜也通過(guò)數(shù)十億級(jí)別的投資鎖定了自家芯片的客戶（不...幻方的GPU白囤了？
比起因?yàn)橘I豪宅上熱搜的明汯投資，幻方量化員工炫富的方式是給母校捐款1.38億，公司在2022年的慈善捐贈(zèng)總計(jì)也超過(guò)了3.5億，至少看著還有一點(diǎn)回饋社會(huì)的意識(shí)。自動(dòng)駕駛新催化，特斯拉一夜收獲5800億
市場(chǎng)對(duì)特斯拉的想象從來(lái)不止局限于整車制造，如果能做出比英偉達(dá)更好的機(jī)器視覺訓(xùn)練解決方案，那么還有其他涉及復(fù)雜視覺感知的場(chǎng)景可以涉足。誰(shuí)在搶GPU？
過(guò)去的超算架構(gòu)主要以 CPU 為主，但這種傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)下的算力已經(jīng)無(wú)法滿足目前模型訓(xùn)練的需求，只有建設(shè)大規(guī)模 GPU 超算集群，才能真正意義上解決大模型訓(xùn)練的后顧之憂。大模型發(fā)展到現(xiàn)在，如何才能真正走向生產(chǎn)力？
但與大部分人只知道Chat的情況不同的是，各行各業(yè)中都存在著亟需大模型能力來(lái)提升生產(chǎn)力的場(chǎng)景，而利用大模型能力提升效率，是各大廠商追求的目標(biāo)，也是未來(lái)發(fā)展的方向。GPU荒漠，算力短缺背后的時(shí)間競(jìng)賽與解決方案
“AI應(yīng)用爆發(fā)節(jié)點(diǎn)或在2024年?！倍嗄旰蠡赝@一刻，它蘊(yùn)含了太多歷史時(shí)刻的開端——移動(dòng)智能終端普及、社交媒體崛起、數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張、移動(dòng)應(yīng)用生態(tài)繁榮、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)加速迭代……老黃又來(lái)?yè)屽X，英偉達(dá)再推超強(qiáng)芯片平臺(tái)
從算力到服務(wù)，英偉達(dá)在AI賽道上毫不松懈?？緼I“翻身”的英偉達(dá)，顯然還想要乘著AI的風(fēng)跑得更快、更遠(yuǎn)。關(guān)于GPT-4在變笨，有人寫了篇論文證實(shí)了這一點(diǎn)
群眾討論熱情絲毫不減，就在最近，一篇論文被預(yù)印在arXiv上，題目十分直白：How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time?AI芯片封堵再加劇，國(guó)內(nèi)算力需求尋路
算力需求暴增下，供給背后的國(guó)產(chǎn)GPU自研以及軟件創(chuàng)新，都將是中國(guó)廠商亦步亦趨要解決的問題。傅盛和朱嘯虎吵起來(lái)了
AI的閘口打開之后，水位會(huì)上升，所有的行業(yè)都會(huì)被淹到。如果處于當(dāng)前這一波勢(shì)能下的深水區(qū)，就意味著挑戰(zhàn)極大，一不小心就容易被淹死。算力賽道，最具確定性的AI方向
那么，目前中國(guó)智能算力行業(yè)現(xiàn)狀究竟如何？產(chǎn)業(yè)鏈中還存在哪些發(fā)展機(jī)遇與痛點(diǎn)？AI改變游戲規(guī)則，mRNA世界風(fēng)起云涌
在AI的推動(dòng)下，mRNA世界注定風(fēng)起云涌。先知先覺、且能夠獲得更多精準(zhǔn)“算力”的企業(yè)，將會(huì)成為未來(lái)mRNA領(lǐng)域的中堅(jiān)力量。AI直面算力難題：在密集發(fā)布大模型之外，我們離算力自由還有多遠(yuǎn)？
目前AI對(duì)算力需求增長(zhǎng)的速度要快于算力供給增長(zhǎng)的速度，AI芯片的迭代也有點(diǎn)跟不上模型訓(xùn)練及迭代所需。被榨干的AI算力，誰(shuí)將成為解藥？
“解決算力的成本肯定會(huì)越來(lái)越便宜，GPU價(jià)格對(duì)于大模型玩家來(lái)說(shuō)只是暫時(shí)的，終究不會(huì)對(duì)AI發(fā)展構(gòu)成太大瓶頸。而其他方案的成熟還需要很多配套的軟件生態(tài)匹配，相對(duì)來(lái)說(shuō)更是一個(gè)非常長(zhǎng)周期的事情?！?/div>AI「大躍進(jìn)」，芯片還夠嗎
當(dāng)算力成為人工智能時(shí)代的底層基座，AI產(chǎn)業(yè)的瓶頸又回到芯片工業(yè)。
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