01 為什么是英偉達
全球科技巨頭,GPU王者——英偉達
英偉達(NVIDIA)是全球GPU巨頭。英偉達成立于1993年，總部位于美國加利福尼亞州。公司專注于GPU的研發與制造，2009年發布了費 米(Fermi)架構，確立了在游戲領域的主導地位。公司業務包括數據中心、游戲、科學計算和自動駕駛。在人工智能領域，TensorCore作 為(wei)深度(du)學習的(de)處理單元(yuan)，為(wei)AI提供高(gao)效(xiao)的(de)計算和學習能力。出色的(de)軟件(jian)研(yan)發為(wei)公司持續發展提供支持，CUDA平臺和深度(du)學習庫廣泛應用 于(yu)科研(yan)和大數據等(deng)領域。
2016年(nian)(nian)至(zhi)(zhi)今股(gu)(gu)價大幅增長(chang)(chang)近60倍，AI開(kai)啟全新增長(chang)(chang)周期。英(ying)(ying)偉(wei)達(NVIDIA)截至(zhi)(zhi)2023年(nian)(nian)5月30日(ri)的總市值為(wei)(wei)9631.8億(yi)美(mei)元(yuan)，收盤價為(wei)(wei)每股(gu)(gu) 389.46美(mei)元(yuan)。根據JonPenddie Reasearch數(shu)據，獨立顯卡市場(chang)中，英(ying)(ying)偉(wei)達在全球GPU市場(chang)占有84%份額。近20年(nian)(nian)，英(ying)(ying)偉(wei)達業績收入大幅 增長(chang)(chang)15倍，業績持續(xu)爆(bao)發式增長(chang)(chang)，我們認(ren)為(wei)(wei)這(zhe)是(shi)英(ying)(ying)偉(wei)達股(gu)(gu)價持續(xu)增高(gao)的根本(ben)原因。此外，公司在2015年(nian)(nian)開(kai)啟布(bu)局相應人工智能(neng)領域(yu)，并于 2019年(nian)(nian)嶄露頭(tou)角并逐(zhu)漸成為(wei)(wei)全球AI巨頭(tou)，如今，隨著大模型的爆(bao)發，英(ying)(ying)偉(wei)達作為(wei)(wei)AI硬件龍頭(tou)，開(kai)啟第二波成長(chang)(chang)曲線。
30年王者之路，AI硬件巨頭崛起
競爭激烈，勇于破冰(1993年-1998年)：英偉達于1993年進入市場，當時顯示芯片行業競爭(zheng)激烈。1995年，英(ying)偉達推(tui)出NV1，但成效不(bu) 明(ming)顯，財(cai)政形勢緊張。然而，1997年，公司推(tui)出了(le)全球首(shou)款(kuan)128位(wei)3D處理器RIVA 128(加速圖形處理芯(xin)片)，僅前(qian)四(si)個月就售(shou)出超(chao)過(guo)一百 萬臺(tai)，成功逆襲。此后，英(ying)偉達在(zai)1998年繼(ji)續發力，發布了(le)兩款(kuan)高性能(neng)的3D處理器，RIVA 128ZX和RIVA TNT。
成功上市，高速(su)發(fa)展(zhan)(1999年(nian)-2005年(nian))： 1999年(nian)1月(yue)，英偉達在NASDAQ股(gu)票交易所以每股(gu)12美元的價格進行了(le)首次公(gong)開(kai)募資。同(tong)年(nian) 八(ba)月(yue)，發(fa)布了(le)全球首款GPU(GeForce 256)，將GPU定(ding)義為具備(bei)集成變(bian)換、照明、三角設(she)置、裁剪和渲(xuan)染引擎的單片處理器(qi)，能夠每秒處 理至(zhi)少1000萬個多邊形。英偉達成為發(fa)展(zhan)最(zui)快的半導體公(gong)司之(zhi)一，收入達到10億美元，并被納(na)入S&P500指(zhi)數。
CUDA問世，強調生態(tai)(2006年(nian)(nian)(nian)-2009年(nian)(nian)(nian))：2006年(nian)(nian)(nian)推出(chu)了CUDA，一(yi)種用于通用GPU計(ji)算的革命性(xing)架構，使科學家和研究人員(yuan)能夠(gou)進行更 復(fu)雜的計(ji)算。2009年(nian)(nian)(nian)發(fa)布了首個(ge)完整的GPU計(ji)算架構(Fermi)，其(qi)中Quadro 7000代表著一(yi)個(ge)飛躍，實現了游(you)戲性(xing)能和計(ji)算性(xing)能的雙重 提(ti)升。
產品：圖形顯控+計算中心加速卡雙輪驅動
公司GPU產(chan)品功(gong)能分為1)用(yong)(yong)于計(ji)算(suan)(suan)和網絡(luo)(Compute & Networking)的(de)(de)GPGPU;2)用(yong)(yong)于圖(tu)形(xing)處(chu)理(Graphics)的(de)(de)GPU。 GPGPU(General Purpose GPU)：通用(yong)(yong)計(ji)算(suan)(suan)圖(tu)形(xing)處(chu)理器。在架構(gou)設(she)計(ji)中去(qu)掉了(le)(le)GPU為圖(tu)形(xing)處(chu)理設(she)計(ji)的(de)(de)加速(su)硬件單元，保留了(le)(le)SIMT架構(gou) 和通用(yong)(yong)計(ji)算(suan)(suan)單元。可以將GPU的(de)(de)并行計(ji)算(suan)(suan)能力應用(yong)(yong)于科學計(ji)算(suan)(suan)、數據分析、機器學習等領域(yu)，提高(gao)計(ji)算(suan)(suan)速(su)度和效率。 GPU(Graphics Processing Unit)：完(wan)成(cheng)圖(tu)像運算(suan)(suan)工作的(de)(de)微(wei)處(chu)理器。作為一個單獨的(de)(de)模塊，即獨立(li)顯(xian)(xian)卡核心或者主板集成(cheng)顯(xian)(xian)卡核心。主要 用(yong)(yong)于提供高(gao)性能的(de)(de)圖(tu)形(xing)渲染能力。
根據2023財年年報，公司計算與網絡類GPGPU收入150.68億美元，圖形處理類GPU收入119.06億美元。其中1)計算與網絡類收入同比 +36%，主要應用于數據中心加速計算平臺、人工智能駕駛艙、自動(dong)駕(jia)駛解決(jue)方案、電動(dong)汽車計算(suan)平臺、NVIDIA AI企業和其他軟(ruan)件(jian)、加密 貨幣挖(wa)掘等。2)圖形處理類收入同比-25%，主要應用(yong)于游(you)戲和個(ge)人電腦(nao)的(de)GeForce圖形處理器(qi)、游(you)戲平臺的(de)解決(jue)方案、基于云的(de)視(shi)覺(jue)和 虛擬計算(suan)的(de)軟(ruan)件(jian)、構建和操作3D互聯網(wang)應用(yong)程(cheng)序的(de)全方位企業軟(ruan)件(jian)等。
業務: 打造多元產品矩陣，數據中心與游戲為核心
公司軟硬件結合平臺化布局，打造4條產品線覆蓋下游主流應用：
數據中心：2023財(cai)年收入150.1億(yi)美元(yuan)，占(zhan)比56%。基于 GPU、DPU 和 CPU 三種新一代(dai)架構構建的(de)(de) NVIDIA 加速(su)計算(suan)平(ping)臺，推(tui)出(chu)NVIDIA DGX 人工(gong)(gong)智能(neng)超(chao)級(ji)計算(suan)機，讓現代(dai)化的(de)(de)數據中心更快速(su)地處(chu)理涉及深度學習(xi)、機器學習(xi)和高性能(neng)計算(suan) (HPC) 的(de)(de)工(gong)(gong)作負載。
游戲：2023財年收入90.7億美(mei)元，占比34%。產品包括GeForce RTX和(he)GeForce GTX圖形處理(li)器(qi)，云(yun)游戲GeForce NOW，用于流媒體的 屏蔽以及(ji)芯(xin)片系(xi)統(SOCs)和(he)游戲機的開發服務。2023財年推出基于Ada Lovelace架(jia)構的GeForce RTX 40系(xi)列(lie)游戲圖形處理(li)器(qi)。
專業可視化：2023財年收入15.4億(yi)美元，占比6%。應用于許多領(ling)先的(de)(de)3D設計(ji)和內容創建(jian)，如全宇宙、虛擬現(xian)實(shi)和增強(qiang)現(xian)實(shi)技術。利(li)(li)用 GPU在設計(ji)制造(zao)、數字內容創建(jian)方(fang)面(mian)提供動力。推出的(de)(de)NVIDIA RTX平臺可利(li)(li)用光線跟蹤，實(shi)時渲染膠片(pian)質量、逼真的(de)(de)物體和環境(jing)。
自動駕駛：2023財(cai)年收入(ru)9.0億美元(yuan)，占(zhan)比3%。包括AV、人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)(neng)駕駛艙、電動(dong)汽(qi)車(che)計算平臺和(he)(he)信息娛樂平臺解(jie)決(jue)方案。根據2023財(cai)年年 報(bao)，公司(si)正與(yu)數百名汽(qi)車(che)生態伙伴合作，包括汽(qi)車(che)產業鏈制造(zao)商(shang)、汽(qi)車(che)研(yan)究機(ji)構、地圖(tu)公司(si)和(he)(he)初創公司(si)，為自(zi)動(dong)駕駛汽(qi)車(che)開發和(he)(he)部署人(ren)工(gong)(gong) 智能(neng)(neng)(neng)系統(tong)。推(tui)出的(de)Drive作為一(yi)個人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)(neng)汽(qi)車(che)平臺，覆蓋多種自(zi)動(dong)駕駛領(ling)域。
CUDA開啟軟硬件生態，形成護城河
GPU適用于處(chu)理大(da)數(shu)(shu)據集，CUDA核(he)是本質原因。最開始，GPU(圖形處(chu)理單元(yuan))作為(wei)(wei)一種專(zhuan)(zhuan)用計算(suan)機(ji)處(chu)理器，可以滿足實施高(gao)分(fen)辨率 3D圖形計算(suan)密集型任(ren)務(wu)的(de)(de)(de)需求。到(dao)2012年，由(you)于GPU已經發(fa)展成為(wei)(wei)高(gao)度并行(xing)的(de)(de)(de)多核(he)系(xi)統，讓它具備了處(chu)理大(da)量數(shu)(shu)據的(de)(de)(de)能力。簡而(er)言之(zhi)， CPU做的(de)(de)(de)專(zhuan)(zhuan)注(zhu)線性計算(suan)，GPU做的(de)(de)(de)是并行(xing)計算(suan)(數(shu)(shu)據之(zhi)間沒有直接(jie)關系(xi))，而(er)本質的(de)(de)(de)原因是CUDA核(he)的(de)(de)(de)不同，CUDA核(he)越多，計算(suan)性能越 強，而(er)GPU的(de)(de)(de)CUDA核(he)數(shu)(shu)是CPU的(de)(de)(de)上百倍，如(ru)AMD EPYC 7003系(xi)列7763核(he)心(xin)數(shu)(shu)為(wei)(wei)64個，而(er)英(ying)偉達A100 40GB核(he)心(xin)數(shu)(shu)為(wei)(wei)6912個。
CUDA的(de)本質(zhi)是(shi)(shi)“軟件(jian)定(ding)義硬(ying)件(jian)”，實(shi)現“軟件(jian)調用(yong)硬(ying)件(jian)”。 CUDA是(shi)(shi)一(yi)種(zhong)并(bing)行計算平臺和應用(yong)程序編(bian)程接口(API)，允許(xu)軟件(jian)使用(yong)特 定(ding)類(lei)型的(de)圖形處(chu)(chu)理單元(GPU)進行通用(yong)目的(de)的(de)處(chu)(chu)理，稱(cheng)為通用(yong)圖形處(chu)(chu)理單元計算(GPGPU)。CUDA提供了(le)直(zhi)接訪問GPU虛擬指令集(ji)和并(bing) 行計算元素的(de)軟件(jian)層，用(yong)于執行計算內(nei)核。CUDA支持的(de)GPU還(huan)可以(yi)使用(yong)編(bian)程框(kuang)架，通過將(jiang)代碼(ma)(ma)編(bian)譯為CUDA來使用(yong)HIP。CUDA將(jiang)從 前多種(zhong)不同的(de)代碼(ma)(ma)整合成(cheng)(cheng)了(le)一(yi)氣(qi)呵成(cheng)(cheng)的(de)代碼(ma)(ma)，這樣(yang)極(ji)大的(de)加快了(le)開發模型的(de)訓練速度(du)。可以(yi)簡單理解(jie)，CUDA是(shi)(shi)英偉達實(shi)現軟硬(ying)件(jian)適配(pei) 的(de)一(yi)種(zhong)“類(lei)編(bian)譯器(qi)”，將(jiang)軟件(jian)的(de)代碼(ma)(ma)轉換成(cheng)(cheng)硬(ying)件(jian)匯編(bian)代碼(ma)(ma)，CUDA是(shi)(shi)英偉達實(shi)現軟硬(ying)件(jian)生態的(de)護城河。
英偉達今年發布多款AI產品，助力全球AI生態
2023年3月(yue)23日GTC會(hui)議，英(ying)偉達全(quan)新AI相(xiang)關產品(pin)助力全(quan)球AI生(sheng)態(tai)。1)基礎軟(ruan)件：推(tui)出全(quan)新加速庫;2)芯片方面：推(tui)出數據中心 Grace CPU，具備(bei)高能效、高運行速度等優勢(shi);3)服(fu)(fu)務器：推(tui)出DGX超級計算機(ji);4)全(quan)新AI服(fu)(fu)務平(ping)臺(DGX云與(yu)生(sheng)成式(shi)(shi)(shi)AI服(fu)(fu)務)， AI的“Iphone”時刻已(yi)(yi)經來(lai)臨，AI foundations 云服(fu)(fu)務能夠構(gou)建、改進和操作定制(zhi)的大型(xing)語言模(mo)型(xing)和生(sheng)成式(shi)(shi)(shi) AI 模(mo)型(xing)，助力初創(chuang)企業具備(bei) 擁有生(sheng)成式(shi)(shi)(shi)AI的能力，且已(yi)(yi)經具備(bei)多種生(sheng)成式(shi)(shi)(shi)AI模(mo)型(xing)和相(xiang)應案(an)例(li)。
平(ping)臺實為(wei)模(mo)型(xing)(xing)和(he)算力之間的(de)(de)“橋(qiao)梁”，是AIGC或大(da)模(mo)型(xing)(xing)生(sheng)成的(de)(de)必備要素，不論是數據(ju)庫還是編譯器，都需要通過(guo)平(ping)臺來(lai)(lai)實現資源的(de)(de)合 理分(fen)配以達(da)到軟硬件(jian)的(de)(de)最優(you)組合，從而大(da)幅提(ti)升(sheng)(sheng)模(mo)型(xing)(xing)效率。平(ping)臺通過(guo)調用數據(ju)包來(lai)(lai)適配軟硬件(jian)之間的(de)(de)結構，來(lai)(lai)達(da)到模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)最優(you)組合，從 而提(ti)升(sheng)(sheng)模(mo)型(xing)(xing)乃(nai)至整個(ge)虛擬機的(de)(de)效率。
02 AI硬件自主可控勢在必行
英偉達成功轉型成全球AI硬件龍頭
英(ying)偉達已經(jing)成(cheng)(cheng)功(gong)的(de)(de)從(cong)一家圖形處(chu)理器公(gong)司轉型(xing)為(wei)引(yin)爆人工智能(neng)的(de)(de)綜合性硬件公(gong)司。GPU技術(shu)在AI應(ying)用中發(fa)揮著重要的(de)(de)作用，其并行計(ji)算(suan)(suan) 的(de)(de)能(neng)力處(chu)于(yu)領(ling)先地位。AI平臺—NVIDIA DGX系(xi)統作為(wei)一套高性能(neng)計(ji)算(suan)(suan)解決方案，集成(cheng)(cheng)了英(ying)偉達的(de)(de)GPU和(he)(he)軟件工具(ju)，讓開發(fa)者更(geng)加便 捷的(de)(de)構建(jian)、訓(xun)練和(he)(he)部署AI。軟件方面推(tui)出NVIDIA CUDA和(he)(he)NVIDIA cuDNN，提供了快速的(de)(de)神經(jing)網絡訓(xun)練和(he)(he)推(tui)斷功(gong)能(neng)。英(ying)偉達的(de)(de)技術(shu)在 AI領(ling)域被廣泛應(ying)用于(yu)智能(neng)駕(jia)駛、深度學習、金融(rong)服務、醫療保(bao)健(jian)、游戲(xi)開發(fa)和(he)(he)建(jian)筑工程(cheng)等各個領(ling)域。
醫療保健：加快藥物的(de)研發速度，NVIDIA推出NVIDIA Clara Discovery的(de)AI加速計算平臺，可支持化學(xue)信息學(xue)研究、蛋白質結構預(yu)測、 藥物篩(shai)選和(he)分子(zi)動力學(xue)等(deng)研究。推出大語(yu)言模型(xing)(xing)(xing)BioNeMo可用(yong)于訓練和(he)部署(shu)大型(xing)(xing)(xing)生(sheng)物分子(zi)語(yu)言模型(xing)(xing)(xing)。更新醫療設備，運用(yong)NVIDIA強大 的(de)GPU的(de)分析和(he)成(cheng)像技術，打造用(yong)于影(ying)像診斷、數字手(shou)術和(he)病(bing)人(ren)監(jian)護(hu)等(deng)多(duo)種醫療設備，大大提(ti)高治療精度和(he)效率(lv)。
游戲開發：為游(you)戲(xi)開(kai)發(fa)提供NVIDIA游(you)戲(xi)技(ji)術(shu)，例如，有生成式AI提供支持(chi)的智(zhi)能游(you)戲(xi)角(jiao)色(se)鑄造(zao)平(ping)臺(tai)—NVIDIAACE、AI神經圖(tu)形技(ji)術(shu)— NVIDIA DLSS、可擴(kuo)展的多GPU實時推理開(kai)發(fa)平(ping)臺(tai)(用(yong)于3D方針和設計(ji))—NVIDIA Omniverse平(ping)臺(tai)等。這些平(ping)臺(tai)幫助游(you)戲(xi)開(kai)發(fa)這一(yi)創 紀錄的速度構(gou)建(jian)逼真且精確(que)的游(you)戲(xi)。
建筑工程：加速(su)設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)流程(cheng)，提高(gao)工(gong)(gong)作效率，NVIDIA RTX驅動的工(gong)(gong)作站通過實時光(guang)線追蹤、虛(xu)擬現實、工(gong)(gong)程(cheng)模擬和(he)支持AI的應用(yong)程(cheng)序增 強建筑(zhu)和(he)基礎設(she)施設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)工(gong)(gong)作流程(cheng)。Omniverse平臺(tai)克服(fu)了(le)設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)軟(ruan)件(jian)之間操作沖突的問(wen)題。NVIDIA Quadro GPU可快速(su)分(fen)析復雜的流體 場景，使用(yong)NVLink技(ji)術加速(su)，可以大大縮短設(she)計(ji)(ji)(ji)(ji)、建模、模擬和(he)檢查等過程(cheng)的時間。
再三強調，大模型背景下算力勢必迎來爆發
ChatGPT開啟算力軍備賽: 我(wo)(wo)們已經在(zai)《ChatGPT: 百度(du)文心一言暢想》中(zhong)提(ti)到數據、平(ping)臺、算力是打造大(da)模型生(sheng)態的(de)(de)必備基礎，且算力 是訓練大(da)模型的(de)(de)底層動力源泉，一個優秀的(de)(de)算力底座在(zai)大(da)模型(AI算法)的(de)(de)訓練和推理具備效率優勢;同時，我(wo)(wo)們在(zai)《ChatGPT打響(xiang)AI算 力“軍備戰”》中(zhong)提(ti)及算力是AI技術(shu)角逐“入場券”，其中(zhong)AI服務器、AI芯片等為(wei)核(he)心產品;此(ci)外，我(wo)(wo)們還在(zai)《ChatGPT ， 英偉(wei)達(da)DGX 引爆 AI “核(he)聚變”》中(zhong)提(ti)到以英偉(wei)達(da)為(wei)代表的(de)(de)科(ke)技公司正在(zai)快速(su)補足全球AI算力需求(qiu)，為(wei)大(da)模型增添(tian)必備“燃料”。
大(da)模(mo)型(xing)參數(shu)(shu)呈(cheng)現指數(shu)(shu)規模(mo)，引爆海量(liang)算(suan)力需(xu)求(qiu)(qiu): 根(gen)據(ju)(ju)(ju)財聯(lian)社和OpenAI數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，ChatGPT浪潮下算(suan)力缺口巨大(da)，根(gen)據(ju)(ju)(ju)OpenAI數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，模(mo)型(xing)計算(suan) 量(liang)增長速(su)度遠超人工(gong)智能硬(ying)件算(suan)力增長速(su)度，存在(zai)萬(wan)倍(bei)差距。運(yun)算(suan)規模(mo)的增長，帶動(dong)了對AI訓練芯片(pian)單點算(suan)力提升的需(xu)求(qiu)(qiu)，并對數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)傳 輸速(su)度提出了更高的要(yao)求(qiu)(qiu)。根(gen)據(ju)(ju)(ju)智東西數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，過去(qu)五年，大(da)模(mo)型(xing)發展呈(cheng)現指數(shu)(shu)級(ji)別，部分大(da)模(mo)型(xing)已達萬(wan)億級(ji)別，因此(ci)對算(suan)力需(xu)求(qiu)(qiu)也隨之(zhi) 攀升。
美國限制高端芯片流入中國，嚴重干擾國內大模型發展生態
美國(guo)(guo)政府禁止英偉(wei)達(da)、AMD向(xiang)中國(guo)(guo)出(chu)口用于(yu)人(ren)工智能的(de)(de)頂級(ji)計(ji)算(suan)芯(xin)片。 根據(ju)鈦媒體，2022年(nian)9月，美國(guo)(guo)商(shang)務(wu)部宣布限制(zhi)(zhi)英偉(wei)達(da)(NVIDIA)和AMD等美國(guo)(guo)公司向(xiang)中國(guo)(guo)出(chu)口先進(jin)(jin)計(ji)算(suan)機圖像(xiang)處理器(GPU)，該(gai)禁 令主要(yao)限制(zhi)(zhi)了英偉(wei)達(da)的(de)(de)A100、H100高(gao)端芯(xin)片以及AMD的(de)(de)MI250出(chu)口中國(guo)(guo)，目的(de)(de)是瞄(miao)準國(guo)(guo)內先進(jin)(jin)計(ji)算(suan)進(jin)(jin)行遏制(zhi)(zhi)，影響(xiang)國(guo)(guo)內人(ren)工智能領域發 展。
浪(lang)潮(chao)集(ji)團(tuan)被(bei)加(jia)入“實體清(qing)單(dan)”：根據(ju)鈦媒體，2023年3月美(mei)國(guo)(guo)商務部發布浪(lang)潮(chao)被(bei)加(jia)入被(bei)加(jia)入美(mei)國(guo)(guo)“實體清(qing)單(dan)”，限制(zhi)了美(mei)國(guo)(guo)科技(ji)公司對浪(lang) 潮(chao)的技(ji)術(shu)(shu)、產品支持。浪(lang)潮(chao)的服務器業(ye)(ye)務在CPU、GPU等(deng)關(guan)鍵芯片技(ji)術(shu)(shu)商高度依賴(lai)外國(guo)(guo)廠(chang)商，此外，截至2022年末，浪(lang)潮(chao)服務器及部件(jian)占 總營收(shou)99.17%，若此次(ci)制(zhi)裁被(bei)嚴格落(luo)實，其服務器業(ye)(ye)務將(jiang)嚴重停滯。
產業端積極響應，智能算力建設持續提速
北京昇騰(teng)(teng)人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能計算(suan)(suan)中心(xin)(xin)正(zheng)式(shi)點亮：北京昇騰(teng)(teng)人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能計算(suan)(suan)中心(xin)(xin)正(zheng)式(shi)點亮，將 推動(dong)北京人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能產業高(gao)質量(liang)發展。該(gai)智(zhi)(zhi)能計算(suan)(suan)中心(xin)(xin)采(cai)用昇騰(teng)(teng)AI基(ji)礎軟硬件(jian)，充 分釋放硬件(jian)算(suan)(suan)力(li)，加速人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能企業創新應用和模型孵化(hua)。
貴州(zhou)省大數(shu)據(ju)局印發《面向全(quan)(quan)(quan)國的算(suan)力(li)保障基地(di)建(jian)設(she)(she)規(gui)劃》：總體目標是到(dao)2025 年，面向全(quan)(quan)(quan)國的算(suan)力(li)保障基地(di)建(jian)設(she)(she)任務全(quan)(quan)(quan)面完成，貴州(zhou)超大規(gui)模數(shu)據(ju)中心(xin)集(ji)群的 地(di)位更加鞏固，存算(suan)比更加合理(li)，優化基礎(chu)設(she)(she)施布局、結構、功能和系統集(ji)成， 數(shu)據(ju)中心(xin)實現(xian)集(ji)約化、規(gui)模化、綠色化發展，網絡(luo)互(hu)聯互(hu)通、能源安全(quan)(quan)(quan)可靠提(ti)高 到(dao)新的水(shui)平，打造(zao)具(ju)有國際競(jing)爭力(li)的數(shu)字產業集(ji)群。
“共享AI能力與算力” ，AI云需求高增
部署(shu)(shu)生成(cheng)式 AI 應(ying)(ying)用難度較高，AI云(yun)提(ti)供平臺定(ding)制(zhi)化能(neng)力。隨(sui)著(zhu)大(da)模型帶來的(de)(de)(de)人(ren)工智(zhi)能(neng)產業(ye)(ye)崛(jue)起，AI應(ying)(ying)用如文(wen)本生成(cheng)、自動客(ke)服(fu)、自動 駕駛等領域快速擴張。對于大(da)多數(shu)企業(ye)(ye)自己部署(shu)(shu)這樣的(de)(de)(de)能(neng)力是非常困難的(de)(de)(de)，我(wo)們(men)認為一是由于目前的(de)(de)(de)算力缺口(kou)及(ji)訓練的(de)(de)(de)邊(bian)際成(cheng)本較高， 二是由于全鏈部署(shu)(shu)應(ying)(ying)用需要深(shen)厚的(de)(de)(de)軟硬(ying)件結合生態技術。而AI云(yun)可將如英偉達等專業(ye)(ye)供應(ying)(ying)商(shang)的(de)(de)(de)AI能(neng)力整合到(dao)云(yun)上，讓(rang)企業(ye)(ye)能(neng)夠直接(jie)接(jie)入 應(ying)(ying)用或從基礎層進行預訓練，進而形成(cheng)自己的(de)(de)(de)模型和(he)應(ying)(ying)用。
AI云(yun)(yun)需求快速增長(chang)，云(yun)(yun)算(suan)力革(ge)命開啟(qi)。在(zai)(zai)企(qi)業(ye)對大模(mo)型訓練、人工智能應用部(bu)署等AI能力需求持續上(shang)行的(de)態勢下(xia)，AI云(yun)(yun)產品(pin)受到市場的(de) 青(qing)睞。以阿里、騰訊為代表的(de)平臺(tai)型公司(si)在(zai)(zai)云(yun)(yun)端市場布(bu)局(ju)(ju)上(shang)，更多地(di)關注的(de)是通用云(yun)(yun)的(de)打造;而華為、曙光(guang)更多地(di)是從硬件的(de)角度著手 加入云(yun)(yun)市場布(bu)局(ju)(ju)。我(wo)們認為軟硬結(jie)合(he)的(de)AI云(yun)(yun)玩家(英偉達、首(shou)都在(zai)(zai)線(xian))符合(he)市場的(de)需求。同時，AI云(yun)(yun)需求高增也意味著未來掌握(wo)智算(suan)卡 的(de)企(qi)業(ye)將繼(ji)續占領(ling)市場高地(di)，萬變不離其(qi)宗，我(wo)們堅持認為擁有算(suan)力的(de)企(qi)業(ye)在(zai)(zai)下(xia)一階段進行應用和平臺(tai)化競爭的(de)過程中具有先發優勢。
