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283第283章 买了它毁了它（第4页）

只是……就算是受到了谷狗的gpu订单，也没能给gpu事业群部门带来太大的营收提升。

一万片显卡，营收几百万美元。

咋一看似乎不少，但实际上对于智云集团的gpu事业群而言，这点营收根本不算什么……当下的外部ai市场，带来的营收还没挖矿市场大呢。

主要是谷狗等企业的ai发展，依旧受到了ai算法限制，难以大规模应用化。

他们的ai项目，目前还处于研发阶段，主要是用来进行各种试验，测试，而不是大规模应用，如此一来对算力的需求自然也就小了。

目前来说，ai技术已经比较成熟，可以进行大规模应用，尤其是商用的只有智云一家，因此真正对gpu算力需求量大的，其实是智云自己，而不是其他什么企业。

可以说当下的gpu算力需求里，智云一家几乎独占了百分之九十五，相当夸张的……只不过智云自己也不用普通的显卡，而是使用自研的ai芯片。

最新的ai3000和消费级的opa1000，差距是全方位的，算力上大概是两倍的差距，但是显存上四倍差距，而最惊人的是通信带宽上的差距，足足十倍之多。

尤其是通信带宽的差别，这影响模型训练非常重要的一个数据。

毕竟采用大量显卡组成服务器阵列的时候，其数据交换是极其庞大的，而普通显卡的通信带宽太小，由此导致训练效率很低，速度缓慢……当然，这个训练速度慢只是对比说法。

实际上哪怕是消费显卡的训练速度，在谷狗的工程师们看来也是超级快了……只是如果他们看过了智云的ai芯片的训练速度，恐怕会怀疑人生！

智云集团的所谓ai芯片，其实就是针对普通的显卡在进行大规模计算的时候，所遇到的一系列诸多难题，然后针对性的解决改进。

通信带宽太小，那么我就研发全新的通讯技术，然后一口气把通讯带宽给加大了十倍以上。

显存太小，那就塞进去更多的显存。

算力不够，那么就往gpu核心里塞进去更多的晶体管提升算力。

当然，这里头还需要专门的软件支持，为此智云集团还专门开发了好几个的专门软件，这样才能够发挥出来ai显卡的强大性能。

最后硬件和硬件整合起来后，就搞出来了所谓的ai芯片……不干别的，就专门用来跑ai模型。

而ai芯片的这一系列改进或者说技术特点，智云可是从来没有对外公布过。

等其他ai厂商发现诸多缺陷，然后反馈到gpu厂商，再针对性改进，又得开发一大堆适配的软件，哪怕一切顺利，哪怕从今天开始搞，估计也得两三年时间才能初步搞利索。

他们想要追上智云的步伐……不考虑半导体设备或耗材制裁的话，那么几乎不存在这个可能性。

因为他们在追赶的时候，前头的智云也在前进啊，而且前进的更快。

智云的ai芯片都已经迭代了三代了，预计明年还将会基于22纳米3d工艺推出下一代的ai芯片，也就是ai4000。

他们追个毛线！

之前距离智云最近的是英伟达，但是英伟达已经被智云收购，并在收购后作为智云旗下的一个独立品牌，彻底转型消费级显卡领域。

而另外三家，也就是英特尔，amd以及高通，他们差距太远了……连消费级高性能独显之前都玩不过英伟达，更别说什么专业级别的算力卡，甚至更高一级别的ai芯片了。

别看都是gpu，但是彼此间技术差异非常大的，不是想要跨行就能随便跨行的。

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随着谷狗方面也在ai技术上获得了一定的突破后，其他各科技企业就更着急了，开始各种折腾，市面上一些搞ai的创业公司，但凡有点成绩出来都可能迎来这些大公司的关注。

只要有可取之处，那么很容易就能获得高价投资或干脆是收购。

这也导致了当下的ai技术领域，已经成为了新的风口，不少创业者都选择了ai领域进行创业。

当然，能够获得成功的没几个。

ai技术虽然热度高，看似遍地都是钱可以随便捡，但其实技术门槛非常高，光是算法这一条就能直接把绝大部分想要跑进来捡钱的创业者给卡在门槛外头。

ai领域从开始到现在，一直都是高科技巨头的游戏，和普通企业，创业者其实关系不大。

而在深城的徐申学，在收购并拆解了英伟达后，已经不太关注这些事情了，提前扼杀了威胁后，后面ai领域按部就班的发展就行了。

反正半导体基础水准就摆在这里，也没办法超前太多了。

毕竟再怎么样，用现在二十八纳米工艺搞出来的ai芯片算力也就这么点。

ai的后续发展，比拼的是算力。

而算力的基础是半导体技术，从芯片工厂的工艺技术，再到更上游的半导体设备以及耗材。

这些才是支撑ai技术的核心基础。

时间进入14年后，春节过后智云又迎来了新的一年，并准备着春季发布会。

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