AI芯片和AI算法的区别--六合平台出租

哪些公司在做大型模型？面对这个问题，我们首先会想到大型互联网公司和AI创业公司。他们更多的是围绕大模型的上层应用做大模型算法本身。

但是沿着这个产业链往下看，你会发现AI芯片和AI算法之间还有一个六合平台出租非常关键的层，那就是IT层。围绕AI大模型的爆发，出现了一系列IT设备的升级，如存储、计算、网络等，以及AI数据中心和私域大模型的市场需求。这些需求不断上升，这导致了IT行业的又一次爆发。

因此，当我们讨论大型产业链时，我们不能离开IT行业和IT企业。从2023年到现在，我们可以看到各大IT厂商纷纷出牌，抓住大型模型的新机遇。这一趋势将在2024年持续上升，市场竞争将更加激烈。

面对大型IT厂商，首先要做好产品，找到切口，然后开始形成连贯的智能战略。

在这篇文章中，我们希望与大家一起阅读，为什么IT企业要抢滩大模型，以及如何实现这一战略目标。

走向第三春：IT市场的大模型迭代。

AI模型的爆发客观上给IT企业带来了巨大的机遇。这是因为大多数传统的IT设备无法满足AI模型的培训和部署需求。最著名的是AI需要特殊的计算能力。因此，AI服务器是一个全新的IT市场。例如，集群AI培训需要全面升级数据中心的网络设备，以避免集群过程中浪费宝贵的AI计算能力。

随着AI技术的爆发，这些由大模型特殊性产生的IT设备迭代需求对IT市场结构产生了显著影响。例如，根据TrendForce之前发布的数据，2023年全球AI服务器(包括GPU、FPGA、ASIC等)的出货量应达到120万台，年增长率高达120万台，市场规模将占整个服务器市场出货量的近9%。

如果这种情况持续下去，AI技术专门适应的IT设备不仅是目前增长的爆发点，也是未来市场的主流需求。因此，没有一家IT制造商可以放弃大型模型带来的战略机会。

回顾IT市场的发展历史，行业往往将过去分为早期IT市场的信息时代和互联网兴起后的数字时代。随着AI模型的全面渗透，市场很可能会迎来IT的第三个春天，也就是智能时代。

在智能机会的序曲中，还有一条不容忽视的主线，那就是IT技术的国产化。特别是2023年，随着AI芯片禁令的反复炒作，AI计算能力的国产化已经成为科技自主可控趋势中最重要的。

国产化意味着新的需求。这种需求与AI模型带来的市场需求融为一体，增加了本轮IT市场迭代的重量。

面临着进入IT第三春的可能性，各厂商纷纷开始寻找自己的AI市场切入点，同时注重提高自主可控AI产品的比例。

通过对IT制造商实现这一目标的策略的分析，我们可以将其归纳为以下三个方面。

以高度，赢得广度。

IT厂商在切入大模型机会时，首先要解决客户信任的问题。AI相关的IT基础设施有很多选择，差异化小，用户试错成本巨大。因此，如何与客户建立技术和解决方案信任是关键。

要解决这个问题，有一个想法:厂商首先要完成最核心、最难的事情，然后通过核心市场影响市场的六合平台出租普及，形成一个高、低、高、广的市场格局。

AI领域有两个核心任务。AI计算中心是最复杂、最庞大的基础设施，AIforScience是最复杂的AI任务。

而且这两个维度布局最深，而且已经赢得了口碑，应该是中科曙光。

以AIforScience为代表的“重型AI”需求，具有计算能力规模大、计算能力多样化、服务需求水平高的一系列特点。早在2022年，计算能力一体化平台的开发和布局就已经完成。依托各种计算能力中心，为用户提供集“计算能力、数据、应用、运营、运维”于一体的服务，支持原有的底层资源、市场化运营机制、开放的生态系统和大量的增值服务。

这一战略的代表性成果是曙光推出的5A级智能计算中心。在智能计算中心场景中，需要集中展示制造商的技术、资源、生态、产学合作等AI产业要素。从技术投入到解决方案建设，再到运营支持和生态建设，需要完成一系列工作。因此，在东数西算的背景下，能够获得大量认可的智能计算中心将成为整个智能IT生态系统中的战略高地，满足更多用户对AI技术能力和生态能力的信任。

5A智算中心相继建成并投入使用，成为黎明切入AI机会时的高点。它广泛推动了黎明在AI服务器和存储领域的发展。与此同时，黎明在AIforScience的积极布局和成功经验也成为其不断进入AI机会的核心差异化因素。

当前，“以高带广”是IT厂商进入智能时代的一种有效策略。

用算法，带设备。

与互联网公司和AI公司相比，更多有IT需求的公司实际上并不了解AI，同时也很难探索满足自身业务需求的六合平台出租大模型落地方案。这使得更广泛的客户很难转向AI。为了解决这个问题，我们看到IT厂商在2023年开始了一个比较常规的探索:自己做AI模型，开源。

去年11月，浪潮信息发布了一个完全开源且可以免费商业使用的大型源基础模型。该系列的AI模型包括不同的参数规模，如1026亿、518亿和21亿。它被称为中国第一个拥有1000亿参数和全面开源的大型模型。在能力应用方面，源大模型可以执行数学逻辑、代码生成、知识问答、中英文翻译、理解和生成等多种任务。

IT企业作为硬件供应商，做一个纯软件的开源模型，似乎打破了常规。然而，在潮流信息的行动中，我们可以看到这种策略在“打开AI机会切口”方面的合理性。

首先，大型训练模型的基础是硬件能力，尤其是计算能力。同时也会显示厂商对软硬件适应性的理解。比如在计算能力层面，源采用了不均匀流水并行的训练方法，综合运用了“流水线并行+优化器参数并行+数据并行”的策略，使模型在流水并行的各个阶段的显存占用分布更加均衡，避免了显存瓶颈导致训练效率下降的问题。这种方法为硬件差异较大的环境提供了新的训练方法。这种体验展示和路径探索可以帮助IT厂商更准确地了解客户的需求环境。

另一方面，IT厂商推出开源大模型，可以免费商业使用，相当于最大限度地降低了大量潜在客户的算法应用门槛，让他们可以开始尝试大模型。尝试成功后，客户自然会更倾向于原厂提供的IT设备背后的开源模型，从而实现以软件带动硬件的市场策略。

这一策略能否获得积极的市场反馈，在2024年引起行业的效仿与跟随，让我们拭目以待。

全栈，降低门槛。

在IT行业，企业需要坚持两条腿走路的策略，即产品和解决方案。前者专注于出货量，后者可以带来更大的利润率。

当AI模型机遇到时也是如此。相对来说，AI能力强，应用相对成熟的企业会考虑购买与AI相关的存储、计算和网络IT产品。然而，更多的企业没有强大的AI能力，但他们对智能能力有需求和期待。在这种情况下，IT企业需要以解决方案的模式交付AI能力，从而降低AI模型的门槛。

这也引出了IT厂商进入大模型的第三个思路:充分发挥自身的全栈技术优势，提高解决方案的交付能力。在降低AI应用门槛的前提下，获得更好的商业反馈。

这可以说是IT厂商面对大模型机会时的普遍选择。每个家庭都投入了重兵，集结了力量。一般来说，与AI大模型相关的硬件设备包括计算能力、存储能力、网络和商用终端，以及AI开发平台、管理平台、私域大模型等软件能力。布局广泛的IT厂商在各个领域都有更大的信心拥抱大模型机会。

比如新华三面向AI大模型的机会，打造了百业灵犀LinSeer私域大模型，定位为企业用户提供定制化服务的私域大模型。它可以提供数据分析、代码编写等服务，涵盖政府政务、工业制造等诸多领域。百业灵犀LinSeer私域大模型可以结合新华三之前的一系列AI布局，如培训型智算服务器、推理型智算服务器、绿洲平台、傲飞计算平台、无损网络、高性能存储、液冷解决方案等。，可以全面帮助客户构建一站式快速座位。

这种模式在很多IT厂商的最新动作中都有展示，尽可能发挥自己的全栈技术优势，打通AI大模型所需的软硬件底座。例如，联想推出的大型模型解决方案和服务包括智能计算中心、AI平台和AIforce的“三位一体”。面对大型私域模型市场，联想还推出了帮助企业搭建大型私有化模型平台的服务，依托一站式端到端的解决方案和陪伴服务，让客户快速获得大型模型能力，无需考虑部署细节。这种解决方案的建立也融合了IT基础设施和联想的IT能力平台。

这是IT企业切入大模型机会的核心策略，尽可能将自身产业优势结合起来，形成整体解决方案，从而提供低门槛AI获取方式的能力。比如我们可以看到，新华三在切入大模型领域时，融合了自己在网络、液冷等方面的优势。联想将自己在商业终端和AI能力平台上的积累纳入整体方案。

在下一步IT厂商布局AI业务时，这种通过能力融合来构建差异化的策略将会更加清晰。

总的来说，IT厂商抢滩大模型是对综合能力的考验，也需要厂商具备调动整合的能力，从而实现高举高打的系统战略。

有三个要素在这一过程中尤为重要。

第一，厂商能否通过能力整合，协调多元化布局，发挥自身独特的AI优势。

第二，软件侧是否可以补充硬件侧，甚至可以通过软件创新回馈IT基础设施市场。

第三，技术自主研究和全面国产化的能力将在六合平台出租科技自主可控的浪潮中不断变得更加重要。

IT行业的AI迭代和智能竞争可以说是刚刚开始的。

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