隨著人工智能技術的飛速進步,特別是大型模型如ChatGPT和Sora等,不僅極大地拓寬了我們對AI能力的認知,也在多個領域展現了其革新性的潛力。據麥肯錫的報告預計,到2040年,生成式AI可能為全球經濟帶來高達4.4萬億美元的增長,這一預測凸顯了智能化轉型的迫切性和重要性。
盡管AI技術的未來充滿希望,但其在實際應用中仍面臨不少難題,尤其是智能算力的供應不足、設備異構性問題以及網絡連接的復雜性。智能算力的高昂成本一直是限制企業和研究機構發展的瓶頸。高性能GPU等計算硬件的昂貴價格,加上高昂的運營和維護費用,使得算力資源對于許多組織而言變得難以承受。
面對這些挑戰,新華三集團的尤學軍提出了"算力×聯接"的戰略,目的是通過技術整合和智能計算效率的提升,解決行業應用中的難題。新華三集團堅持開放的理念,推動算力的多樣化和聯接的標準化,提供多種CPU和GPU選項,以滿足不同用戶的需求,并確保供應鏈的穩定性。此外,通過標準化的聯接實現異構GPU的智能計算集群,有助于降低部署和應用成本,促進資源共享,推動整個行業的共同發展。
在這樣的大環境下,AIGPUNet等平臺的出現,為解決高昂的算力成本問題提供了創新的解決方案。這些平臺通過提供算力租賃服務,使企業和個人能夠根據自己的具體需求,靈活地租賃算力資源,避免了昂貴的硬件投資和維護費用。這種服務模式類似于云計算,用戶可以按需支付費用,既節省了成本又提高了效率。
審核編輯 黃宇
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