在AIGC时代，云计算是不可或缺的算力参与者。如何为企业大模型应用护航，帮助他们以更强的性能、更低的成本完成部署，是每个底层能力厂商都在思索的难题
在大算力的数字化时代下，大语言模型（LLM）以其令人瞩目的发展速度，正引领着技术的潮流
目前，GPU芯片紧缺成为AI行业面临的问题，另一方面，因为传统云服务计算架构与AI计算负载的不匹配，大量GPU计算资源没有被充分利用。
最近，一则数据点出了AI领域算力需求的惊人增长—— 根据业内专家的预估，OpenAI推出的Sora在训练环节大约需要在4200-10500张NVIDIA H100上训练1个月，并且当模型生成到推理环节以后，计算成本还将迅速超过训练环节。
CUDA 是英伟达的壁垒， 推理场景是算力未来的重点
从互联网时代到算力网时代，交换机正在扼住AI咽喉。
不久前，围绕人工智能（AI）发展，特斯拉首席执行官马斯克发出这样的预警
智东西4月11日报道，美国AI三巨头不仅在大模型赛道争奇斗艳，还纷纷卷起自研AI芯片。
大模型在今年的落地，除了对用 AI 对已有业务进行改造和提效外，算力和推理的优化，可能是另外一项重要的实践了。这在腾讯的两个完全不同的业务上有着明显的体现。
随着AI技术的广泛应用，从智能手机到自动驾驶汽车，从智能家居到工业自动化，AI供电芯片的需求量正呈爆炸式增长。它不仅为AI系统提供稳定的电力供应，确保系统的正常运行，而且还肩负着节能减排、降低能耗的重任。
