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现在变成这样了。”
“这样下去不行啊，人工智能现在是个新风口，高端显卡需求暴涨，以后价格只会更贵。”
他叹了口气，挥了挥手道：“实在不行就只能消减用户每天的体验次数了，从三次减到一次，反正这个需求也算不上高频，普通人也不会每天都找小美看病。”
向高飞点点头：“明白，这样应该能多撑几个月，我听说老黄为了满足国内客户激增的需求，已经下了超级急件订单，把交货期大大提前，并且压缩到了2-3个月，等到四五月份我们的订单估计就能交货了。”
卫康赞许道：“可以。就这么办吧，再不行的话，盘古研究院那边也有两万块，可以暂时挪一些给你们用。”
盘古研究院的GPU是更高端的H100，主要是给安美使用，应用场景在药物研制，生化模拟，深度学习，内部云服务等方面。
一般来说，这些都是三清的私密信息，已有的算力是足够的，就算有额外的冗余，能挪用的也不算多。
实在不行就只能苦一苦用户，熬到春季新显卡到货再说了。
A100是数据中心专用GPU，市面上暂时没有可以规模替代的方案，要做AI大模型训练，高度依赖GPU芯片，缺少芯片会导致算力不足，无法处理庞大的模型和数据量。
最终的结果就是，AI存在智商差距。
高智商的AI是一头恐怖的吞金巨兽，只能在硬件采购，模型训练上不断烧钱。
这样的成本，不是任何一家公司能承担的，具备资金储备，战略选择，以及实际能力的国内企业，寥寥无几。
OpenAI能做出ChatGPT，背后有巨硬提供资金和算力支撑，而且出了成绩，金主有信心源源不断地砸下百亿美金。
三清要不是有医疗这块高利润的主营业务支撑，根本无法承担这么高昂的成本。
硬件这块，一万枚A100光采购成本就高达8亿，这才只是通用型AI的入场券。
ChatGPT起码用了3万块A100，才有了现在的智商。
至于模型训练成本，一次完整的AI大数据模型训练成本超过5千万，要想算法模型足够精准，必须进行多轮模型训练，10次下来，成本便高达5个亿。
此外，AI大模型还需要数据采集，人工标注等一系列工作，这些都要花费大量金钱堆出来。
再加上后期的日常运营，模型调教，网络带宽和电力等资源消耗，将是一个天文数字。
前前后后，一个高智商的通用型AI，投资规模高达上百亿。
目前，国内只有三清一家拥有数万枚A100/H100芯片，在这方面投入巨资，才造就了小美这枚怪胎。
千度，阿里，企鹅这些有云服务的企业，按道理也拥有AI赛道的入场券，但他们这块业务一直在亏损，使用的GPU也大多以中低端芯片为主。
匆忙上阵，做出来的AI智商自然有差距。
这也是千度的文心AI智商不高的主要原因。
ChatGPT看似简单的聊天机器人，却是巨硬的AI算力，AI大模型和生成式AI在消费市场的一次肌肉展示。
而小美这个平平无奇的皮套假人，也是三清经过多年苦练，最终贯通任督二脉，在医疗诊断领域神功大成的体现。
从第一款抗癌药开始，三清就在AI制药上投入巨资，加之龙图app的提早布局，以及监测设备上的发力，积累了病人的海量医疗数据。
数据和算法都有了，又撒钞做了国内唯一的大批量人工标注，超过五次的大数据模型训练，终于结出了丰硕的果实。
所谓厚积薄发，不过如此。
卫康回首往日，看着这一路走来的脚印，只能感叹自己
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