跳至内容
网昱智算
  • 首页
  • 关于网昱
  • 专业服务
  • 服务与支持
    • 联系我们
    • 保修政策
    • 保修期查询
  • 网昱产品
    • 静音工作站
    • GPU算力服务器
      • 4 GPU服务器
      • 8 GPU服务器
    • 国产信创
    • 通用型服务器
    • 存储服务器
  • 技术文档
    • 强哥聊算力
    • 高校智慧教育
    • 企业智能制造
    • 互联网计算平台
    • 智能公共算力
网昱智算
  • 首页
  • 关于网昱
  • 专业服务
  • 服务与支持
    • 联系我们
    • 保修政策
    • 保修期查询
  • 网昱产品
    • 静音工作站
    • GPU算力服务器
      • 4 GPU服务器
      • 8 GPU服务器
    • 国产信创
    • 通用型服务器
    • 存储服务器
  • 技术文档
    • 强哥聊算力
    • 高校智慧教育
    • 企业智能制造
    • 互联网计算平台
    • 智能公共算力

互联网计算平台

19
  • GPU服务器存储升级案例:训练数据读写慢如何通过NVMe与分层存储解决
  • 双GPU本地大模型推理服务器案例:中小企业如何低成本启动AI应用
  • 企业AI Agent服务器案例:本地模型、工具调用与业务系统集成
  • 金融风控AI推理服务器案例:内网模型服务如何兼顾合规与响应速度
  • 游戏美术AIGC服务器案例:角色概念图、场景素材与本地模型微调
  • 电商客服AI推理服务器案例:私有知识库与本地大模型如何落地
  • 软件公司代码大模型服务器案例:本地推理如何服务研发团队
  • GPU服务器监控与告警怎么做:温度、显存、任务和磁盘都要看
  • 多GPU服务器组网怎么选:AI训练平台的网络与存储基础
  • 向量数据库需要GPU服务器吗:RAG知识库算力与存储规划
  • 大模型推理并发怎么估算:本地AI服务器配置前的关键问题
  • GPU资源池建设入门:从单机多卡到多用户共享平台
  • 私有化知识库问答服务器配置建议:RAG场景如何规划算力
  • 中小团队AI推理服务器选型:并发、显存与成本怎么平衡
  • 从构想到实现:某科技公司AI模型训练的算力服务器解决方案
  • 轻量化算力方案:某科技公司的AI研发算力服务器定制案例
  • 超越极限:某科技公司高性能算力服务器解决方案
  • 某科技公司AI与科学计算算力服务器解决方案
  • 高性能算力服务器解决方案:为某科技公司提供网昱算力服务器计算平台

高校智慧教育

24
  • 高校图书馆AI知识库服务器案例:本地大模型如何服务文献检索与问答
  • 高校计算机实验室GPU服务器升级案例:从传统教学机房到AI科研平台
  • 高校本地大模型部署案例:DeepSeek/Qwen教学科研服务器配置思路
  • 职业院校AI实训室GPU服务器案例:教学、竞赛与项目实训如何共用算力
  • 学院级共享AI算力平台案例:多课题组GPU资源如何统一管理
  • 科研课题组RTX 4090 GPU服务器案例:小团队如何控制预算做深度学习训练
  • 高校AIGC实验室GPU服务器建设案例:从单机训练到课题组共享算力
  • 高校GPU算力平台日常维护要点:管理员需要关注哪些指标
  • AI实验室数据存储怎么规划:训练盘、共享盘与归档空间的区别
  • 科研GPU服务器软件环境部署指南:驱动、CUDA、容器与框架怎么配
  • 高校AI算力预算怎么规划:GPU服务器采购前的配置与成本拆解
  • 多课题组共享GPU服务器怎么规划权限与资源配额
  • 高校科研算力平台验收清单:GPU服务器到货后要测试什么
  • 高校AI实验室GPU服务器配置怎么选:从课题组到学院共享平台
  • 高校算力服务器采购价格解析:如何用有限预算获得最大算力回报?
  • 助力全球领先科研,某大学研究团队的高端算力服务器解决方案
  • 打造极致算力:某科技大学AI实验室的GPU算力服务器定制解决方案
  • 推动科研进步:某科技大学科研团队的高性能算力服务器解决方案
  • 某科研团队高性能科学计算解决方案
  • 某科技大学科研团队的科学计算算力服务器解决方案
  • 某科技大学科研团队的算力服务器解决方案
  • 高性能算力服务器解决方案:为某科技大学科研团队提供网昱算力服务器计算平台
  • 高性能算力服务器解决方案案例:为某科学院某研究所提供8张RTX 4090 GPU卡的计算平台
  • 算力服务器解决方案案例分析:为电子某大学科研团队提供高效科学计算支持

企业智能制造

22
  • 检测实验室AI数据分析服务器案例:仪器数据、图像识别与报告辅助
  • 法律行业私有大模型服务器案例:合同审查与知识库问答本地部署
  • 汽车研发AI训练服务器案例:自动驾驶数据处理与模型迭代算力方案
  • 生物医药分子建模AI工作站案例:小团队如何部署本地GPU算力
  • 能源勘探AI分析GPU服务器案例:地震数据处理与模型训练平台
  • CAE仿真与AI训练共用GPU服务器案例:企业研发平台的算力整合
  • 医疗影像AI训练服务器案例:本地GPU算力如何支持模型研发与数据安全
  • 企业私有化知识库服务器案例:RAG问答系统如何选择本地AI算力
  • 智能制造视觉质检GPU服务器案例:缺陷检测模型训练与产线推理部署
  • CAE仿真与AI训练共用GPU服务器可行吗:企业研发平台规划建议
  • AI工作站和GPU服务器怎么选:企业研发团队的选型建议
  • 工业AI私有化部署为什么重要:数据安全、模型权限与本地算力
  • 企业AI项目从POC到生产部署:GPU服务器配置如何升级
  • 企业GPU服务器上架前的供电、散热与噪音评估
  • 机器视觉AI服务器配置建议:训练、推理与数据存储怎么配
  • 企业部署本地大模型服务器前要确认的10个问题
  • 网昱G8-i5c2 GPU服务器测评:定制服务器如何突破企业计算难题
  • 超级算力之王:为某科技公司打造终极深度学习服务器解决方案
  • 某药物研发公司的高性能计算药物筛选算力服务器解决方案
  • 某生物科技公司基因组分析与药物研发算力服务器解决方案
  • 某科技公司金融数据分析算力服务器解决方案
  • 某影视制作公司的算力服务器解决方案

智能公共算力

18
  • 多校区GPU算力平台联网案例:科研资源如何跨校区共享
  • 区县AI算力服务平台案例:面向本地企业的GPU资源池建设
  • 政企私有AI知识库平台案例:本地算力如何支撑安全可控问答服务
  • 城市级智算中心GPU服务器交付案例:上架、网络、调度与验收如何落地
  • 智慧园区视频AI推理节点案例:边缘GPU服务器如何稳定处理多路视频
  • 科研院所HPC与AI融合算力平台案例:CPU计算、GPU训练与共享存储
  • 公共AI算力平台一期建设案例:先可用、再扩容的GPU集群方案
  • AI算力平台如何分期建设:一期可用、二期扩容、长期演进
  • 智算平台机房准备清单:供电、制冷、机柜与网络如何提前确认
  • GPU集群性能瓶颈不一定在GPU:存储、网络和调度同样关键
  • 公共AI算力平台运营模式:免费试用、配额管理与资源计量
  • 边缘AI推理节点部署建议:小型算力平台如何稳定运行
  • 智算中心GPU服务器交付验收清单
  • 公共算力平台建设方案:节点、调度、存储与运维要点
  • 成都某数据中心GPU服务器部署项目|技术落地案例分享
  • 某气象研究所的高精度气象模拟算力服务器解决方案
  • 某环保科技公司气候模拟与环境大数据分析算力服务器解决方案
  • 未来医疗的算力支柱:网昱深度学习服务器助力某医疗研究机构

行业资讯

28
  • 赋能教育数字化,共探算力新未来|网昱智算邀您共赴第 87 届中国教育装备展示会
  • CITE2026 盛大开幕|强民科技携网昱品牌算力产品亮相深圳
  • 三度入围川省框架采购 强民科技以本土算力赋能数字四川建设
  • 智算赋能,共赴未来 | 网昱算力诚邀莅临2026第三届AI算力产业大会暨展览会
  • 四川强民科技加入中国教育装备行业协会 网昱算力获教育行业权威认可
  • 中国调查Nvidia H20芯片安全风险:地缘政治与科技博弈加剧
  • Nvidia成为全球首家4万亿美元市值公司:AI革命的巅峰象征
  • OpenAI转向Google AI芯片支持ChatGPT:AI算力市场的新转折
  • 华为AI CloudMatrix挑战英伟达GB200:技术突破与争议并存
  • 英伟达新款芯片在AI训练中取得突破:算力效率再升级
  • Tom’s Guide AI Awards 2025:最佳AI设备与工具揭晓,GPU性能成焦点
  • 英伟达持续领跑AI芯片市场:Blackwell架构创新再掀热潮
  • AMD推出Ryzen Threadripper 9000系列处理器:为AI与专业工作负载注入新动力
  • 英伟达发布GeForce RTX 5060笔记本电脑GPU:游戏与创作性能再突破
  • 英伟达计划推出符合出口管制的H20芯片改版:应对政策挑战,稳固中国市场
  • 华为自研GPU与英伟达GPU对比,究竟是什么样的水平?
  • 光计算机处理器突破:AI处理速度飙升至GPU的295倍,引领算力新纪元
  • Nvidia面临出口限制冲击:AI芯片霸主地位能否延续?
  • IBM深度学习芯片AIU的突破:企业AI的算力新星与技术挑战
  • 中国教育AI革命:算力驱动的未来与挑战
  • 算力服务器供应危机:Nvidia RTX 50 系列的辉煌掩盖了致命隐患?
  • 深度学习在生物研究中的突破——FragFold 的详细分析
  • DeepSeek 本地部署的行业应用建议:释放 AI 潜能的实用指南
  • DeepSeek 本地部署全攻略:从零到精通的保姆级教程
  • DeepSeek-R1优化突破:单卡4090也能跑满血大模型
  • 国产AI算力崛起:华为与伙伴联手挑战GPU霸主
  • DeepSeek从入门到精通——探索 DeepSeek本地部署的智能之旅
  • DeepSeek引发全球AI竞赛,低成本AI模型震撼业界

强哥聊算力

74
  • 《算力江湖·通义千问》第四集:阿里真正想争的,是AI时代的新入口
  • 《算力江湖·通义千问》第三集:从聊天到Agent,大模型如何进入真实业务?
  • 《算力江湖·通义千问》第二集:模型可以免费下载,为什么企业反而更需要GPU?
  • 《算力江湖·通义千问》第一集:ChatGPT引爆大模型竞赛,阿里为什么必须做通义千问?
  • 《算力江湖·长鑫》第5集:未来真正决定AI胜负的,不只是GPU,而是整个存储生态。
  • 《算力江湖·长鑫》第4集:长鑫上市,为什么整个芯片圈都沸腾了?资本真正下注的,不只是一家公司。
  • 《算力江湖·长鑫》第3集:AI爆发之后,长鑫为什么突然迎来了机会?真正改变世界的,不只是GPU。
  • 《算力江湖·长鑫》第2集:一颗内存芯片,为什么能难倒全世界?长鑫真正的考验才刚刚开始
  • 《算力江湖·长鑫》第1集:全球三大巨头守了二十年的城,中国为什么还要造自己的内存?
  • 《算力江湖·沐曦》第5集:国产GPU的终局之战:沐曦能否打破英伟达30年的护城河?
  • 《算力江湖·沐曦》第4集:国产GPU群雄争霸:沐曦为什么选择一条最难走的路?
  • 《算力江湖·沐曦》第3集:ChatGPT改变了GPU战争,国产GPU终于等来了属于自己的时代
  • 《算力江湖·沐曦》第2集:GPU最难的不是造出来,而是让别人愿意用它
  • 《算力江湖·沐曦》第1集:英伟达已经赢了,为什么还有人选择重新造GPU?
  • 《算力江湖·寒武纪》第5集:真正决定国产AI芯片未来的,不是一块芯片,而是一整个算力时代
  • 《算力江湖·寒武纪》第4集:AI泡沫破裂后,寒武纪是怎么熬过寒冬的?
  • 《算力江湖·寒武纪》第3集:寒武纪为什么没能成为下一个英伟达?真正的差距,不是芯片,而是生态。
  • 《算力江湖·寒武纪》第2集:一盘围棋,让寒武纪一夜成名
  • 《算力江湖·寒武纪》第1集:两个年轻人,为什么敢挑战英伟达?
  • 基层医疗机构算力支撑落地案例|新津卫生院2U双路机架服务器部署
  • 《算力江湖·AMD逆袭史》第一集:硅谷最会卖梦的人,如何创办AMD?
  • 《算力江湖·国产GPU突围:摩尔线程故事》第二集:国产GPU为什么不能只会跑AI?摩尔线程押注“全功能GPU”
  • 《算力江湖·国产GPU突围:摩尔线程故事》第一集:从英伟达老将到国产GPU创业者:张建中为什么要做摩尔线程?
  • 《算力江湖·Intel帝国往事》第五集:AI时代迟到的巨人:Intel还能不能翻身?
  • 《算力江湖·Intel帝国往事》第一集:两个仙童“叛徒”,如何点燃硅谷第一王朝?
  • 《算力江湖·AMD逆袭史》第五集:AI时代,AMD还能不能撕开英伟达的护城河?
  • 《算力江湖·AMD逆袭史》第四集:苏姿丰接手时,AMD已经快没有退路了
  • 《算力江湖·AMD逆袭史》第三集:54亿美元买下ATI:神来之笔,还是自我拖累?
  • 《算力江湖·AMD逆袭史》第二集:K8一战封神:AMD第一次把Intel打疼了
  • 《算力江湖·国产算力突围:海光成长史》第五集:国产算力真正的突围,不是能用,而是好用、敢用、规模化
  • 《算力江湖·国产算力突围:海光成长史》第三集:从采购清单到机房业务,海光CPU怎样打进关键行业?
  • 《算力江湖·国产算力突围:海光成长史》第二集:拿到x86入场券,海光为什么选择最现实的突围路线?
  • 《算力江湖·英伟达传奇》第八集:一块GPU卖几十万,客户到底在买什么?
  • 《算力江湖·英伟达传奇》第七集:ChatGPT出现前夜,英伟达发生了什么?
  • 《算力江湖·英伟达传奇》第六集:AI爆发前,黄仁勋其实赌输了很多次
  • 《算力江湖·英伟达传奇》第五集:为什么AMD总差最后一口气?
  • 《算力江湖·英伟达传奇》第四集:CUDA到底厉害在哪里?强哥给你讲明白
  • 《算力江湖·英伟达传奇》第三集:很多人以为英伟达靠GPU成功,其实错了
  • 《算力江湖·英伟达传奇》第二集:创业第一款产品失败,为什么英伟达没有死?
  • 《算力江湖·国产GPU突围:摩尔线程故事》第五集:国产GPU真正的突围:不是上市,也不是跑分,而是进机房长期跑起来
  • 《算力江湖·国产GPU突围:摩尔线程故事》第四集:从图形到AI:摩尔线程为什么必须冲进大模型赛道?
  • 《算力江湖·国产GPU突围:摩尔线程故事》第三集:MUSA生态:国产GPU真正难的,不是芯片,是让开发者愿意用
  • 《算力江湖·Intel帝国往事》第四集:Intel最危险的傲慢:手机没上车,工艺也掉队了
  • 《算力江湖·Intel帝国往事》第三集:安迪·格鲁夫的铁血时代:Intel为什么能把对手逼到墙角?
  • 《算力江湖·Intel帝国往事》第二集:IBM递来一张船票,Intel坐上了PC时代的火箭
  • 《算力江湖·国产算力突围:海光成长史》第四集:AI时代不能只靠别人家的卡,海光DCU背后的国产算力野心
  • 《算力江湖·国产算力突围:海光成长史》第一集:被卡住的底层算力,为什么中国需要一个“海光”?
  • 《算力江湖·英伟达传奇》第一集:黄仁勋9岁被送错学校,这件事影响了英伟达30年
  • 高校科研 AI/GPU 服务器怎么选型?深耕算力交付多年,聊聊高校采购落地实操
  • AI训练服务器配置方案:为什么很多GPU服务器“参数很高”,实际训练效率却并不高?
  • 5090显卡服务器实测:为什么越来越多科研团队开始用5090做AI算力?
  • A100 GPU服务器科研团队交付案例:一套真正能长期稳定运行的科研算力平台,应该怎么做?
  • 网昱工作站推荐:国产海光平台的安全与性能双优选择
  • 算力服务器工作站厂商如何突破算力基础设施困境
  • 强哥看《Steam, Steel, and Infinite Minds》:AI 不是“无限心智”的降临,而是一场昂贵而现实的工业革命
  • 蒸汽、钢铁与无限心智(Steam, Steel, and Infinite Minds)全文
  • RTX 5090 vs A100:训练效率全面对比与实战建议
  • 高校 AI 算力平台部署全指南:强哥从技术与实践层面拆解方案
  • 强哥聊算力:从黄仁勋“五层结构”看中美 AI 竞争的真实落点
  • 高校 GPU 科研集群该怎么搭?强哥告诉你:别被参数忽悠,能跑实验才是硬道理
  • 为什么高校科研 GPU 集群总是不够用?强哥从底层架构讲清楚:该怎么搭,才能跑得快、跑得稳、还能扩展十年
  • NVIDIA 黄仁勋勾勒 AI 十年蓝图:6G、量子、机器人、自动驾驶 全面开花
  • 研究所的AI算力革命:强哥谈GPU服务器配置与科研场景方案
  • AI训练服务器推荐:高校科研的高效算力基石
  • GPU 服务器配置深度指南:我在高校科研一线的实战分享
  • ChatGPT 操作系统来临,科研算力体系迎来新拐点—— 从高校科研到企业创新,AI 平台化时代对GPU服务器的全新考验
  • 从显卡到架构:我这些年为科研团队搭建 AI 训练服务器的经验谈
  • 科研 GPU 服务器的性能、稳定性与故障率解析——强哥给科研团队的专业建议
  • 科研服务器性价比如何提升?高校与科研团队选型指南
  • AI训练服务器显卡配置怎么选?最新5090方案深度解析来了!
  • AI服务器租赁 vs 自建成本分析:2025年技术选型与优化指南
  • 高性能 GPU 服务器价格深度解析:科研团队如何选到合适的方案
  • AI服务器如何选?强哥带你看懂英伟达 DGX、HGX 与 MGX 的真正区别
  • RTX 5090 vs 专业级算力卡:科研与AI训练如何选型最优?
View Categories

《算力江湖·寒武纪》第4集:AI泡沫破裂后,寒武纪是怎么熬过寒冬的?

网昱智算
《算力江湖·寒武纪》第4集:AI泡沫破裂后,寒武纪是怎么熬过寒冬的?
强哥聊算力 · 《算力江湖·寒武纪》第4集:AI泡沫破裂后,寒武纪是怎么熬过寒冬的?

导读:很多人觉得,只要芯片性能不断提升,总有一天能够追上国际巨头。可现实远比想象残酷,因为就在整个行业都以为人工智能会一路狂飙的时候,市场却突然踩下了刹车。寒武纪没有迎来持续高速的发展,反而进入了一段最艰难、也最容易被人忽视的时期。很多人后来只记得ChatGPT带来的AI热潮,却忘…

《算力江湖·寒武纪》第4集:AI泡沫破裂后,寒武纪是怎么熬过寒冬的?

上一集我们聊到,寒武纪真正面对的挑战,并不是芯片本身,而是英伟达花了二十多年建立起来的CUDA生态。很多人觉得,只要芯片性能不断提升,总有一天能够追上国际巨头。可现实远比想象残酷,因为就在整个行业都以为人工智能会一路狂飙的时候,市场却突然踩下了刹车。寒武纪没有迎来持续高速的发展,反而进入了一段最艰难、也最容易被人忽视的时期。很多人后来只记得ChatGPT带来的AI热潮,却忘了在那之前,整个AI行业其实经历过一次漫长的低谷。

2018年前后,全球AI投资开始明显降温。前几年还在疯狂追逐AI概念的资本,突然变得谨慎起来。很多创业公司发现,融资越来越难,市场也没有想象中那么成熟。原因其实并不复杂,人工智能虽然很热,但真正能够赚钱的商业模式并没有那么多。大量企业做的是技术验证、实验项目,真正能够形成规模化应用的行业非常有限。资本最怕的,就是故事讲得很精彩,利润却迟迟没有兑现。于是,不少投资机构开始收缩战线,AI企业的估值也陆续回归理性。

寒武纪正好站在这场风暴的中心。一方面,公司需要持续投入研发,芯片设计本身就是一个极其烧钱的行业,一代产品往往需要几年时间才能完成,期间几乎看不到回报;另一方面,市场需求又没有真正爆发,很多客户对AI芯片仍然保持观望态度。对于一家芯片企业来说,研发不能停,人才不能散,产品还要不断迭代,但收入却无法快速增长,这种压力远远超过普通互联网公司。很多人后来回顾寒武纪的发展,都喜欢讨论它上市后的股价波动,却忽略了真正困难的,其实是上市之前那几年,公司是怎样坚持下来的。

说到这里,我想分享一个自己的感受。很多朋友觉得,AI服务器这几年突然火了,其实不是这样。我还记得大概2018年前后,我们虽然已经开始接触GPU服务器业务,但客户数量远没有今天这么多。很多高校实验室采购GPU,并不是为了训练大模型,而是做图像识别、医学影像、自动驾驶、计算流体力学等具体课题。AI服务器那时候还是一个比较小众的市场,很多企业甚至不知道自己为什么需要GPU服务器。今天我们觉得AI无处不在,是因为经历了后来几年的爆发,可如果把时间拨回去,你会发现,那个阶段真正愿意投入AI基础设施建设的客户其实并不多。

也正是在那个时期,寒武纪开始逐渐调整自己的方向。它不再满足于只展示芯片性能,而是把更多精力放在行业落地上,希望自己的产品真正进入数据中心、云计算平台和人工智能应用场景。因为对于芯片公司来说,一块芯片只有装进服务器,服务器真正投入生产,才能创造价值。很多国产芯片企业后来都走上了同样的道路,从单纯比拼参数,转向提供完整解决方案。这个变化看起来并不起眼,但却说明整个行业开始变得更加成熟。大家逐渐意识到,客户需要的不是一块芯片,而是一套能够稳定运行、方便维护、真正解决问题的计算平台。

不过,即便如此,寒冬依然没有结束。资本市场继续降温,全球AI产业进入调整期,很多人开始怀疑人工智能是不是又一次泡沫。网上甚至出现了不少声音,说AI不过如此,自动驾驶迟迟没有全面落地,智能音箱没有改变世界,AI芯片是不是也只是昙花一现。当时如果站在那个时间点,很少有人能够预料到,仅仅几年之后,人工智能会再次迎来一次远比AlphaGo更加猛烈的爆发。

真正改变这一切的,并不是一家芯片公司,而是一家做大模型的企业。2022年底,OpenAI发布了ChatGPT。很多人第一次发现,原来人工智能不仅可以下围棋,还可以写文章、写代码、翻译、聊天、解决问题,甚至开始进入普通人的工作和生活。当全球数亿用户开始体验大模型的时候,所有科技公司突然意识到,一个真正属于人工智能的新阶段已经到来了。而对于寒武纪、英伟达,以及所有AI芯片企业来说,这意味着同一件事情,沉寂多年的算力需求,将迎来前所未有的大爆发。

如果说AlphaGo让大家第一次相信AI,那么ChatGPT则让所有企业开始真正购买AI。过去训练一个图像识别模型,需要几块GPU;如今训练一个大型语言模型,动辄就是成千上万块GPU组成的算力集群。整个行业对于算力的需求,在短短几年时间里增长了几十倍甚至上百倍。我自己做服务器这么多年,感受最明显的变化就是,客户讨论的话题已经完全变了。以前大家关心的是服务器有没有GPU,现在更多人讨论的是能不能部署DeepSeek、能不能训练行业大模型、能不能建设自己的智算中心。这已经不是一台服务器的问题,而是整个AI基础设施进入了新的时代。

所以回头看,寒武纪能够坚持走到今天,并不是因为它没有经历寒冬,而是因为它真正熬过了寒冬。很多企业倒在了黎明之前,而寒武纪虽然经历了质疑、调整和低谷,却最终等到了AI时代真正到来的那一天。当然,等到春天来了,并不意味着竞争结束。恰恰相反,当全球AI产业全面进入算力竞赛之后,真正决定未来格局的战争,才刚刚开始。

下一集,也是《寒武纪》系列的最后一集,我们就来聊一个很多朋友都关心的话题。未来的AI算力江湖,到底会是谁的天下?国产AI芯片有没有机会真正站稳脚跟?而作为一个做了二十多年服务器的人,我为什么越来越觉得,未来真正竞争的已经不是某一块GPU,而是谁能够提供完整、稳定、可靠的算力平台。这,也将是整个系列最后想和大家分享的一点思考。


如果你正在规划GPU服务器、AI工作站、本地大模型部署或科研算力平台,可以查看网昱智算GPU服务器产品,也可以联系方案工程师沟通具体场景。

相关关键词:寒武纪、国产AI芯片、AI算力、强哥聊算力、算力江湖

返回“强哥聊算力”栏目

继续阅读同栏目文章
需要配置建议,联系方案工程师
  • 《算力江湖·通义千问》第四集:阿里真正想争的,是AI时代的新入口《算力江湖·通义千问》第四集:阿里真正想争的,是AI时代的新入口
  • 《算力江湖·通义千问》第三集:从聊天到Agent,大模型如何进入真实业务?《算力江湖·通义千问》第三集:从聊天到Agent,大模型如何进入真实业务?
  • 《算力江湖·通义千问》第二集:模型可以免费下载,为什么企业反而更需要GPU?《算力江湖·通义千问》第二集:模型可以免费下载,为什么企业反而更需要GPU?

产品中心

  • 算力服务器
  • 算力工作站
  • AI服务器
  • 静音工作站
  • GPU服务器

解决方案

  • 高校智慧教育
  • 企业智能制造
  • 互联网计算平台
  • 智能公共算力

联系我们

  • 销售电话:18608014545
  • 服务热线:4000 4545 11
  • 商务合作:(028) 85571106
  • qm@2008qm.com

Copyright © 2026 网昱智算 蜀ICP备08100424号