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　　算力行业主要包含云计算、 idc、 人工智能等细分产业。云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池资源包括网络、 服务器、存储、应用、软件服务，这些资源能够被快速提供，但只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。目前国内有很多云服务提供商， 比如阿里云、腾讯云、华为云等，他们提供的云计算服务在市场上具有较高的竞争力。 i d c internet data center 是一种专门提供互联网基础设施和相关服务的产业，它主要包括 i d c 提供商和 i d c 服务 提供商两种类型。 idc 提供商负责建设、运维和升级 idc 基础设施，例如服务器、存储、网络等设备， 以满足 idc 服务提供商的需求。而 idc 服务提供商则利用 idc 基础设施为客户提供各种服务，例如主机托管、虚拟主机、域名注册、负载均衡等。 人工智能是算力行业的一个新兴领域，他利用计算机算法和模型来模拟人类智能的各种表现形式，从而实现机器自动化和智能化。 人工智能的应用范围非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐、智能家居等。许多公司正在加大人工智能领域的投入力度，以实现其业务的数 数字化和智能化升级。在算力行业中，还有很多其他细分领域，比如大数据分析、区块链等，这些领域的发展潜力巨大，但需要进一步的技术创新和市场应用探索。总的来说，算力行业的发展呈现出多元化的趋势， 不同的细分领域都有各自的发展特点和挑战，而随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，算力行业将会持续快速发展。

　　这一次我们来去讲一下算力峰这样的一个云算力的一个品牌。算力峰他主要是以互联网的手段来简化传统的数字货币挖矿的产业链，使产业链会更加的扁平化、细节透明化、流程互联网化。 用户他不需要再去购买昂贵的设备，并且耗费大量的时间来去管理和设置他。我们直接将投资者与矿场相连接，实现从矿场的矿机在挖取数字货币之后直接发送到投资者的后台， 挖矿收益见效只需要二十四个小时。同时算力峰为每一名用户开放了一键认购算力的功能。

　　两会闭幕，一个新词火了，叫心智生产力。究竟啥是心智生产力？简单概括就是以科技创新发挥主导作用的生产力，使数字时代更具融合性、更体现新内涵的生产力。 国务院总理李强三月十三日在北京调研时强调，人工智能对于发展心智生产力的重要性。由此可见，人工智能已经成为牵引心智生产力高质量发展的执牛二者。 比如，制造业利用人工智能技术为设备插上智能翅膀，快递通过无人智能技术打造的智慧物流、海上油田作业，通过云计算、大数据技术打造油田智慧大脑等等。 但在这些亮眼的成绩背后，我们却看到，缺心少魂一直是中国制造之痛。心指的是芯片，魂指的是 操作系统，芯片卡脖子好理解，为什么操作系统也面临卡脖子的风险。中国为什么需要自己的操作系统？这个问题其实早在 pc 时代就已经给我们提供了足够的警示。 一九九九年三月二十四日，科索沃战争爆发。由于男联盟使用的计算机操作系统百分之百是微软和其他外国公司的操作系统， 导致通讯系统几乎全面瘫痪。北域部队的兵部确认让许多国人吓出一身冷汗。我们认识到，操作系统绝不能假手于人，中国必须自研属于自己的操作系统。但这并不是一件容易的事情。 从人类第一块微处理器四零零四诞生到今天，五十三年过去了，只有安卓和苹果两大系统占住了小根。国内不少企业都在去安卓化的道路上 相挤栽了跟头，始终没有人撑起这片高地，直到纯血鸿蒙的诞生。何为纯血？指的是鸿蒙完全剔除安卓的 aosp 代码，真正的与安卓分道扬镳，实现了系统底座百分之百自主研发。 纯血鸿蒙可以适用于各种智能产品的服务，带来庞大的生态链市场。截至二零二四年年初，已有上千个企业和机构启动了鸿蒙原生应用开发， 其中不乏支付宝、美团、丁丁等超级 app， 覆盖游戏、社交、通讯、出行、导航、商务、办公、旅游、住宿等十八个领域。第二阶段的目标是在二零二四年中覆盖五千个 top app。 目前，唇血红蒙跑出了前所未有的速度。 鸿蒙生态设备数量已达八亿，但这仅仅只是开始。在操作系统领域，鸿蒙是后期 秀，虽然未占先机，但正因崛起于 ai 爆发的新纪元而拥有了先发优势华为的全站 ai 能力，这也让鸿蒙成为天生的应用智能化的新沃土。 关键的一步是解决算力焦虑。二零二三年，中国算力总规模达到了每秒一点九七万亿亿次浮点运算，位居全球第二。这个数据的反面是中国有超过百分之八十的 ai 应用还跑在别人的算力上。而这些服务都受到美国的监管和制约。 美国从拉黑名单针对中国企业的断工，到芯片法案吸引投资并营造芯片同盟，再到卡住设备、光刻机和软件 eda， 直至最新一轮的 gpu 的禁运威胁，都在试图锁死中国的算力。美国的封锁导致我国算力面临严重的算力荒，并导致算力成 根本高居不下，这将严重拖慢我国的 aid 带和创新速度，从而进一步拉大中美之间的差距。中国不仅要破局，而且要用最快的时间来破局。技术与时间如同是一个死结，摆在了数字化革命的关口。怎么办？华为再次成为破解生死界的扛起人。 华为升腾云提供的可智能调配、最具性价比的云算力服务，成为解决算力紧缺的 b 选项。二零二三年九月二十一日，升腾 ai 云服务上线，首先点燃了普惠算力底座，成为我国唯一全战自主的 ai 云算力 升堂。 ai 云服务提供了全链路云化工具链，支持高效迁移、全站垂直优化。不仅支持华为自家的 ai 框架 manusball， 还支持主流的拍 touch 和 tenso flow 等 ai 框架，实现 gpu 大模型 百分之百覆盖迁移，一站式完成客户自由数据微调与下游应用定制链接，预制大模型与丰富云组件，缩短服务上线周期。 鸿蒙与升腾云无疑是华为破局智能时代的两大尖端武器。如果把纯血鸿蒙、升腾云放在一起，会产生什么样的炸裂反应？答案是，两者融合后将爆发出更快、更强、 更可靠的动力，将炸开勒住中国智能化的枷锁，为中国企业打造出智能时代最佳的 ai 云基础设施。 就在刚刚，华为鸿蒙升腾云以 cp 方式登场，他融合了鸿蒙系统与华为的云化、算力大模型等全站 a 能力，为日渐壮大的鸿蒙生态内的所有企业提供了最佳的智能支持，同时也将华为的能力运用到极致。这点从火爆全球 mate 六零系列手机，你就能够清晰体验。普通手机拍摄的照片在处理大合照等特殊拍摄场景时，常常存在画质不佳、细节模糊、噪点多等问题。 升腾云能够帮助手机端突破硬件的限制，让照片更加高清，更加自然放大。可以看到，经过 ai 增强之后，合照细节的清晰度得到了很大的提升。 mate 六零 pro 这项独特的功能背后，是华为云强大的计算能力的支撑。以云柱端，通过华为云强大的算力在云端进行 ai 推理，能够突破手机硬件的限制，为用户的手机拍照体验带来了全新的突破，让用户能够在手机上轻松获得专业级的照片效果。 如果你把这对组合只想象成手机应用，那你就大错特错了。鸿蒙升腾云瞄准的是 端测智能化的大趋势，充当的是释放中国数字生产力和全面智能化解扣人的角色。结合华为终端一加八加 n 全场景生态能力，以及全球八亿鸿蒙生态设备，这对组合究竟会产生怎样的巨变反应，我们难以想象。 但我们可以确定，鸿蒙升腾云注定成为万物互联时代的重要基石。在智能时代，华为在算力竞争中打开了时间之门，让我们可以用自主科技的力量与世界竞速。 智能时代的华为，更是为未来格物，为使命立新的勇者，面对困境，从不缺乏向死而生的勇气，这就是时代的华为，也是华为的时代。

　　感谢我创立峰，这次，这次呢这个精心的安排，让我们在座的各位呢深刻的了解这个比德比的挖矿一个全过程。但我本人呢从事互联网有十多年了，对这个，对这个项目呢，对比德比也是非常了解， 也是鉴定了一个信仰者。那么我想的就是谈两点感受。第一点我觉得呢，这个整个我们人类社会啊，在进入大家在提的这个数字经济， 把国家提的这个新计件，所以我觉得不管啊，别人说是传销也好，还是说是空气也好，那么比特币他作为区块链的开山鼻祖， 那么他已经奠定了整个这个数字经济的一个最底层，一个架构，这种架构在今天大家看到了，他之所以不是空气，是他已经打造了未来我们讲的这种数字经济，一种支付工具，叫数字经济时代的一种支付平台， 支付一个工具用金融功能已经赋予他，就这是一个就是他分布，是分布，是驱动进化的一种模式，所以这是第一点不庸置疑的，为了整个。

　　在数字化浪潮席卷之下，万物智联的数字时代正在加速到来。 在数字时代，数据是生产要素，算利是生产力。以算利网络为代表的下一代网络成为新的热点。那么算利网络到底是什么呢？ 算利网络就是汇集了全网算利的一台超级计算机，把数据合理的分配到每个计算单元中。 先说算例，未来的算例将呈现中心云边缘、计算节点、海量终端的三级分布格局。这种布局是为了数据能就近得到快速、无延迟的计算。 就像商业分布一样，大型购物中心分布在闹市区，超市分布在周边，而便利店就分布在家门口。 算力的分布变得离散了，自然需要通过网络来互联，以实现这些算力的共享和调度。就像网上购物一样，天南地北的商品在线上实现了共享， 人们的购物更加便捷。算例网络也一样，将离算的算例连接起来，由算来生产算例，由网来连接算例，并引入智能的算网大脑来统一感知、编排、调度。网络中的算例。 有了算理网络，算理将成为像水电一样一点介入、即取即用的公共服务。数 时代也将达成网络无所不达，算力无所不在，智能无所不及的社会愿景。

　　热力、电力之后，如今算利已经成为信息社会的核心生产力，开一组数据，算利产业被投入一元，将带动经济产出三到四元， 算力规模每增长百分之一，能撬动数字经济增长百分之零点四， gdp 增长百分之零点二，可见算力对经济社会强大的推动。不过，算力再强，如果有算无网，算力也将会变成孤岛，有网无算，网络也会是孤涨难鸣。 所以，想要让算力像水电一样按需流动，算网的建设布局至关重要。那么算网如何构建呢？简单来说，就是先建三层楼，再分三步走。第一层是算网基础设施，如云计算、边缘计算、数据中心等。 以中国移动为例，从 n 加三十、一加 x 的移动云布局，到四加三加 x 的数据中心布局，云边端的算粒饭在分布，打造出算粒网络的坚实底座，这也是第一步饭在协同的起步阶段。第二层是算网大佬， 具有天然优势的运营商，能将算你资源与网络资源统一管理、编排、调度和优化，如数字蓝声、人工智能等，通过统一平台、统一入口，实现算网融合，这是第二步融合统一等发展阶段。 第三层是运营服务。算利网络的商业目标在于像水电交易一样，为用户提供一站式算利服务，满足多方需求，打造算利电商等新型商业模式。这也是第三步一体共生的跨越阶段。实现 算网一体，这就是算你饭在算网共生、智能编排、一体服务的算网愿景。从数字产业化到产业数字化，面向未来，是机遇也是挑战。关注我，涨知识！

　　从贵州到北京，路程大约两千两百公里，动车跑完全程需要十个小时左右，而算力传输只需要不到十毫秒的时间。每秒三百一十一次伏点运算， 意味着每一秒都有着海量的算力正在被调度。算力与网络的充分融合，正以难以想象的速度，从看不见的地方延伸到看得见的远方，服务着我们生活的方方面面。 比如云游戏，只需一个简单的终端，即可享受高渲染、高画质的游戏体验感，万人同频、多端互动都不再是空想。 同样有了算例，网络加持的智慧交通，让交管部门能快速准确赶至全场景的车路信息，让红绿灯更智能，也能为用户提供科学精准的驾驶路线规划。在医疗领域，通 通过蒜粒网络加持三维立体病理影像加 vr 技术，实时构建渲染全息影像，寻找病灶更简单。那蒜粒网络该如何建设？ 这需要 ict 领域的通力协作才能完成。算力、运力和调度力，一个都不能少。算力就是大脑，运力就是神经 大脑。只有做到敏捷调度，才能让用户在使用算力网络时像开水龙头接水一样便捷。在东树西算法环境下，不仅需要高性能的硬件设备，还需要降低能耗、高效散热的绿色数据中心。以新华三为例，要满足机房 pu 一小于一点二的高效能标准， 需要同时具备规光技术和液冷散热技术。再者，离不开网络传输升级进步。不仅需要大带宽的线缆陆游在网计算的交 换设备之外，还得满足跨地域、跨架构的海量数据传输需求，以及食盐低、确定性高的要求，这样才能实现无论用户在上海还是深圳，只要提出渲染需求，宁夏、内蒙的数据中心都能快速反馈。 第三，构建算网大脑，提供可靠灵活的电信运营及管理能力。算网大脑通过算网数据感知，获取全域实时动态数据，结合算网智能化多要素融合编排，实现要素能力的一体功绩和智能匹配。横向全面融合云 网安置，用多种能力要素纵向深度贯穿应用平台到底层资源，进而为新型信息基础设施提供一体化服务能力支撑。最后，更离不开三大电信运营商的全力以赴。中国移动聚焦算列网络 云网犯。在协同云网融合统一阶段，云网一体内生三步走。中国联通重在算网安一体化，定位为继云网融合一点零之后的云网融合二点零阶段。中国电信侧重于边缘计算、云计算等多级算列节点与网络的进一步结合， 实现云网融合下的资源供给。作为国内电信运营企业的长期合作伙伴，新华三更是算利网络发展的积极参与者和赋能者， 对于算例网络、云计算、大数据还是智慧城市等重量级技术发展都有着深入研究。无论是云网协同还是云网融合，算利于网络的融合发展是大势所趋。 抓住新趋势，攻坚算网新技术，构建产业生态，才能多快好省地建成高质量算利网络。畅想 未来，鼠标一点，算力唾手可得。前文提到的所有场景逐一实现，这将为百行百业的进步与发展带来极大的飞跃，算力网络也必将成为推动中国数字经济高质量发展的心情，而这种未来即将到来。

　　朋友们下午好啊！我记得在上周，在关于二零二三年半导体行业重要事件的回顾视频中啊，我还专门提到过，未来一两年，随着大模型训练需要的算力需求曾指数级别提升， 无论是通过某些渠道购买英伟达的 gpu， 还是使用基于 gpu 的云服务，都很快会遇到前所未有的风险。 话音刚落，就在前几天，一月二十七日，美商务部已经要求美国云浮公司开始进行自查，已确定国外实体是否正在访问美国数据中心，已用于训练人工智能模型。 美国商务部长联盟多在最近接受路托社采访中还特意指出，美国不能让某些国家访问我们的云服务，用来训练他们的大约模型。他指 出，这些芯片位于美国云副中心，因此必须考虑关闭这条途径。简而言之，在过去两年，在可获得的第三方 ai 算力与高性能先进半导体领域，其实啊，多多少少还存在一定程度的一个灰色梯度 小院高墙多多少少还留有一些缝隙。而随着去年十月份美商部继续收紧 gpu 显卡出口的规则尺度，继续加大限制美国公司以及另外二十一家国外海外子公司对于中国销售现有产品的难度， 肉眼可见的，这个灰度啊，正在越来越收紧。而如今赌上的限制中国公司通过亚马逊、微软等云服务获取高阶人工智能芯片的，算你 输出。等于是啊，基本上把最后一丝的缝隙给完全给合上了。那么，这件事情的影响有多大呢？给我们国内的云服务商带来了更多的是机遇还是挑战呢？ 在未来生产市 ai 的这波浪潮下，我们自己的 ict 产业链厂商要从什么方向加速追赶呢？今天啊，我们就具体聊聊这个非常关键而且非常有趣的话题。 首先，众所周知，随着二零一七年谷歌提出 transform 架构，基于无批注数据进行预训练，再通过少量批注微调，开创了自然语言预训练的一种新模式。 而二零二二年十月份基于 gbt 三点五的就 gbt 正式发布，更是标志着生产式 ai 从量变走向了质变。大算力大数据、大模型已经成为了当下 ai 发展的经典特征。我这里大致画了一个当下 aigc 产业生态系统与价值链，简图如图所示。 我们现在国产的 aigc 服务整体的开发能力实际上并不弱，包括在 b 元 ai 大模型牌桌上的从唯心一眼、哈利统一千问到科大讯飞的火星大模型，华为的盘古大模型啊等等， 有些收费的加强版本我也用过。总体而言，我们与 gdp 的整体差距并没有大家想象那么大。包括一种说法，认为我们很多国产大模型都是基于国外的开源大模型二次开发训练而来。事实上也并非如此。不可否让过去段时间 那么 two 的开源确实给我们国内很多 ai 创业公司带来了较大的压力，但是目前也有不少国产的开源项目正在跟进，比如说上周 dipstick 团队发布的 m o e 开源模型，在哈根费上的反馈也非常不错， 总之，差距啊，没有大家想象的那么大。再比如说前几天三星推出了 s 二四系列所谓的首款 ai 大模型智能手机， 我也特地去用了一下。说实话，也就那样，大家在手机端侧模型应用方面，所有的硬件厂商目前都还处在一个逐步探索的一个阶段。 而目前我们真正的差距，或者说正在被卡脖子的方面，还是在我们熟知的一些根技术领域，比如说大冒险训练推理算力所承载的 gpu 或者专用 ai 加速卡具体芯片 制造的获取方面。再比如说我们的云服务厂商，哈利云、腾讯云、华为云、百度云，也好在基础算网硬件上面所能提供的具体的高性能自算集群资源方面等等，这才是我们接下来真正要解决的一个非常关键的问题。 当然，如果我们把时间跨度拉长到五年，十年来看，数据和算力等各个要素长期来看，我们会逐渐追平。 但是，但是啊，不可否认，在大模型发展生成是 ai 各项能力在快速并发涌现，非常关键的商业化落地的这个关键时期，算你的需求，算你的边界，依然非常急迫，日月是以数月不待人啊。 据是 force 数据，二零二三年，全球 as 服务器的出货量接近一百二十万台，年增长率约为百分之三十八。到二零二五年，整个 as 服务器市场将会增长至一百九十万台，年负荷增长率将达到百分之四十一点二。 由于做手术，这原因包括不限于阿森妙在高阶光合机上的限制，国产半导体产业链在高阶芯片上的爱因扎寨可能还需要一定的时间， 在这样一个窗口期，这个市场份额如何去补上呢？我们国产 ict 厂商如何在短期内快速支撑起 ahc 所需的基础架构，包括芯片、网络、计算、存储设备等基础硬件能力呢？ 确实成为了接下来我们需要深入思考的一个现实问题。那么这些问题要如何解决呢？真的就如不少一类人士所说的，美商部最新的针对云服务、 gpu 的这类的强约束性的限制管制， 会对我们 ai 产业造成毁灭性的影响吗？甚至会进一步扩大我们在 ai 领域的一个差距吗？真的如此吗？这里啊，我还是要提出反对的意见。应该说，世界上没有任何事情是绝对的， 如果我们的心理预期还是停留在中美，可以回到过去甜蜜时光合作的一个美好，那么行业的预期自然是悲观的。确实啊， 过去我们已经习惯了站在美国所提供的信息技术能力上来做应用，成服务成简单的事情。但是如果我们放在 ai 领域， 尤其是大模型领域真正的长期竞争、生态竞争的角度，这种美好梦境的提前破灭，实际上呢，对于我们中国大陆企业，特别是很多翘首以盼的半导体企业而言，并非是一件绝对的坏事情， 甚至可以说其中的机遇与挑战他是并行的。这里啊，我提三点，第一，藏起来看。 由于美新规的一个收紧，我们国产厂商会更加注重在这个窗口期差异化的竞争，建立自主的差异化优势会成为一个大方向。比如说，我们刚刚提到的 是 ai 技术的三大技术设施，虽然我们在单卡算力上目前确实有所差距，但是我国在数据中心关键交换机技术领域，实际上呢，确实是真遥遥领先的。 根据 idc 的数据，目前全球数据中心一百 g 四百 g 交换机的出货已经成为了主流，占比在二零二四年即将突破百分之五十，而随着 igc 的需求大增，对于八百 g 四百 g 的需求还会快速增加。 而我国其实在全光交换机 o x c 全面路方向上，实际上呢，有着相当深厚的实力和积累。我一直认为未来在 a i t c 参数面互联 o x c 一定会是最优解，虽然因为它在单卡算力上依然强劲，但是依然无法有效的解决 gpu 带宽的瓶颈，高效分布式等问题。 nv 宁可的局限是肉眼可见的，而当 oxc 可以承载更大流量时，这场可以有效的优化，算你集群，提升内部通讯架构，降低 top 结构的陈述， 还可以通过减少内部交换频率来降低整体的功耗。可以说在光交换机上搞事情是非常有搞头的。 再比如说我们在 cpu 方向上也在做努力，通过 cpu 先进封方技术，能够有效的缩短 光信号输入和运算单元之间光学互联的长度，在提高互联密度同时，实现了更低的一个功耗和更加高效的一个数据传输。 cpu 的商业化与标准化，可以说在未来几年 整个差异化竞争方面也是非常有前景的一项重点的一个技术。总而言之，孙子兵法有云，兵者轨道也，避其锐气， 激起，堕归。美国的封锁时尚呢，也在变相的激发我们创新的、原创性的、开放性的一个思维。然后第二点，我一直在说黄教主，时尚一直是最清醒的。 英伟达目前已经拿下了全球百分之九十的 ai 芯片市场，但是为何依然还要担忧失去中国大陆百分之二十五的市场份额呢？只是因为收入上的考量吗？ 实上呢，这里面软硬生态的捆绑才是最为关键的。而此次云服务的新规，实上呢，就等于变相的 直接宣布了中国国产 ai 软件公司，互联网大厂们过去依赖英伟达、 m d、 英特尔第三方硬件供给的时代，在此时此刻在二零二四年一月份正式结束了。这种幻想的破灭 时尚也会迫使我们国内 ai 产业大模型软件公司在建立大型 ai 系统时，与本土半导体硬件企业合作已经啊，几乎成为了当下唯一的必选项， 这也代表着我们国产 ai 模型的软硬件生态的整合只能朝着独立发展的方向前进。同时长期来看， 美国对于中国大陆在 ai 领域未来发展长期的隐形的制约也会逐渐被弱化。那么这是好事情吗？ 当然是好事情，试问如果我们的 ai 产业严重依赖美国第三方硬件的供给，这样能长久吗？短期内依靠买卡 貌似啊，也许能够跟上 mate 和 openi 的步伐，但是长期呢，就即便是 openi 现在也正想方设法的自研 ai 芯片，甚至奥特曼昨天也跑去了韩国和三星啊，在谈合作加速代工之言芯片的步法， 现在就等于是我们被迫的前进了这一步，走向了这一步，当然这里面的风险和挑战也是巨大的。一方面呢，我们一定要意识到 国产 ai 芯片本土化浪潮这波力度啊，可能是史无前例的，异常凶猛的。虽然我们都知道现在很多 中介公司在做从中东走失 h 一百的生意，但是又能买多少呢？目前中国云计算企业保守估价约有百分之八十的高端人工智能芯片来自于英伟达，而未来几年，这一比例啊，可能会下降至大概百分之三十至百分之五十左右。 在这一关键时期，如何快速完成国产 ai 芯片从设计、制造、封装、测试、七纳米整个商业化的一个闭环，整体产业的升级和放量将会非常非常关键。 另一方面呢，我们国产 ai 算力集群云服务提供商在硬件层面如何在短期内能够提供可靠的、有相对竞争力的、长期值得消费者信赖的 gpu ai 加速产品，也 肺非常关键。当然，我们都知道建立独立于库达平台的软硬件生态确实是很难的，确实是不容易的。但是啊，路是人走出来的， 我们要有这份自信，去做一些前人没有做过的事情，包括华为升腾、某现成病啊等等，都要加油啊，这是真的是千载难逢的一次历史的机遇啊。最后第三点， 我们对比其他区域的市场，比如说韩国、欧盟、日本，我们确实还是有很多独特的优势的。 未来大模型 a 的发展，一方面呢，需要强大的算力支持，另一方面呢，也非常考验整体层面上的，特别是高效算力调度和协调能力。表面上看，竞争是算力，更加深层次的竞争的其实是国力，是电力，是整个 系统的搭建能力。比如说我们现在的东数西算工程就非常关键。根据高塔的预计，去年我国总体算力规模大致在两百一 flows， 整体在全球处于滴滴队。只是从算力结构来看，我国通用算力占比接近百分之八十，而提供的计算算力占比啊，依旧偏低。通过区域性分布式布局， 在西部地区建设算力数流节点，通过算力网络为 ai 大模型提供高速稳定的算力运输，东数西算的潜力是巨大的。 这个布局啊，能够有效的缓解东部地区顺利资源紧张的问题，也能进一步降低企业上云的成本。包括我们十四亿人口大市场，有很多其他国家先天性所不具备的优势。 比如说现在 aigc 模型啊，越做越大，但是呢，在很多专业领域跨领域牵引的能力啊，依然偏弱。可以预计啊，之后 ai 产业的发展并不是简单的暴利的算力大小的比较， aigc 接下来几年真正的深扶手， 实上呢，还是在于他如何与应用结合，与场景结合，这是落地，这才是重点。而我们中国呢，又拥有着全球最健全的工业产业链，实上呢，这里面 to b 领域、 to g 领域存在着大量海量的机遇。 简单来说，我们是有机会打造出长期自主的、满足本土化优势的，符合中国企业需求的、具有中国独特优势的 ai 全产业链。这恰恰是其他国家完全没有机会的，甚至不敢想的。而我们呢，却正在走在这条艰难而又充满希望的道路上，我们所有的都将是他的见证者，从另外一个角度，这何尝不是一件幸运的事情呢？ 今天视频就到这里，我这个频道内容主要还是以科普为主，视频里面可能会有一些错误，但是也希望大家见谅，但是可以保证的是，视频里面的观点都是原创的。 最终的期望还是希望站在我个人的视角，或者站在一个相对普通意见工程师的视角，和大家一起学习，共同探讨当下技术。值得我们去关注，值得我们去真正去思考的一些问题，主要还是一个发展思维的作用，让我们大家一起去 努力思考。最后感谢大家的观看，有什么问题啊，也欢迎在视频下方留言，我们可以展开更多讨论。那么朋友们，我们下期视频再见！