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现在智算非常火热，大家都在建立智算中心，提供大量的算力，请问一下，这些算力，都是哪些行业，哪些企业在消耗这些算力？

Answer

目前消耗大量算力的行业和企业主要包括以下方面：

  1. 科技巨头：如 Google 拥有大量的 GPU 和 TPU 算力，用于复杂的推理任务和模型训练。
  2. 云计算公司：例如 Amazon 和 Microsoft，其 AI 云计算收入主要来自模型托管。
  3. 从事 AI 研发的公司：像 xAI 计划用十万块 H100 连成巨大集群，OpenAI 拉上微软打造算力中心 StarGate。
  4. 特定领域的企业：如 Apple 利用自身优势发展边缘和远端混合的组合模型。

对于小公司而言，直接参与基础设施建设机会较小，但为当地企业提供 AI 训练的算力支持，并配备服务团队帮助整理知识、寻找业务场景、做垂直训练和微调等，可能存在一定机会。

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References

周鸿祎免费课AI系列第一讲

周鸿祎：我纠正一下，刚才那个小伙子给我挖了一个坑，我真的不是中国最懂AI的人，中国有很多懂AI的人，人家作为科学家不爱表达，不说。还有很多懂AI的人不屑于跟你们交流，还有很多懂AI的人他讲你也听不懂。我只是恰好喜欢思考，用普通老百姓的语言能够把一些东西会的由浅入深。第二，我觉得要弄AI就上我的课，我今天讲了AI认知方面的东西，先建立AI的信仰，然后要去使用一些AI的产品，建立一些基本的了解，下场我专门讲企业级AI如何做，你就参加下一节课好了。提问：我是在北京做拍卖公司的，江苏有一个数字科技公司。所以，我想问一下，做我们普通企业，对底层的基础设施还有没有什么样的一个前景？底层的基础设施和应用场景不是两个入口吗？周鸿祎：小公司肯定就不要碰基础设施了，基础设施现在要么是做云，在云端有很多显卡，智算中心的服务是非常巨大的，我不觉得会有小公司的机会。但是，如果给当地的企业做AI训练，提供一些算力支持，我觉得可能是有一定的机会。但是，你就要提供一支服务团队，因为你光有算力是不够的，当地的企业需要有人帮他整理知识，寻找业务场景，做垂直训练，做微调，最后做业务的融合，你得有一支服务的力量才能把你的算力能发挥出来，所以你应该找个合作伙伴。提问：中国互联网现在过度移动化，导致PC上，很多巨头网站，像新浪、京东，PC端网站十几年都不更新了。但是，我们看到AI也好，国外很多创新的产品也好，都是从PC端开始参与的，这个趋势在您看来是一个不好的，是未来会扭转的，还是说中国来说就是一个合理的现象？

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

类比电力革命，从第一个灯泡被点亮到首座发电设施被发明出来，花了十年时间，然后又花了五十多年渗透到各行各业；这一轮AI革命的起点应该是2012年的AlexNet，由神经网络驱动的人工智能再次回到历史舞台，差不多也是十年后，革命意义的ChatGPT诞生，完全证明了在有效的架构Transformer之上，叠加算力和数据就能出奇迹；这个组合就像发电站一样可以源源不断的输出智能，后面要做的事情就是扩大规模的同时降本增效，覆盖全行业。配图3.04：我们还处于AI革命的早期去年八月，Elon Musk在首次对外演示Tesla FSD12的一次Twitter Space中，提到他对算力和能源的看法：“我们90%的数据中心都变成为算力中心，提供加速计算；人类很快会变成强计算依赖，未来80-90%的能源都会用在计算上”。再回头看看我们现在的基础设施之中，用于AI算力的占比有多少？大约2%，Coatue在今年初的一份LP报告中提到了这个数据。现在正处于AI基础设施第二轮的升级浪潮之中：AI服务器的占比：9%AI在整个半导体行业的收入占比：10%AI数据中心电力消耗的占比（美国）：2+%AI云计算收入的占比（Amazon&Microsoft）：～3%从百分之九到百分之九十，AI数据中心的升级才刚刚开始。因此，这次智能革命，会让芯片和数据中心业务最先受益，从Nvidia的股价就能看出；另外业务用量的提升，AI云计算收入，其实主要是模型托管的收入，将成为云计算公司的主要收入。配图3.05：AI对电力消耗的预估

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

在边缘，拥有最佳使用场景的将胜出。中心算力：科技巨头要发展终端算力，其一，是为了缓解云端的瓶颈，未来大多数的智能任务都是简单的能在终端直接完成的；其二，云端必须承担复杂的推理任务，这是个人、企业还有科研的高级智能需求；最后一个最重要的任务就是训练模型了。Elon Musk说接下来拥有100亿美元以上的算力投入的公司，才能进入AI研发的第一梯队，所以xAI就立刻宣布了计划用十万块H100连成一个巨大的集群，称之为“Gigafactory of Compute”；不过截止到目前，根据SemiAnalysis透露的消息，Google才是真正的GPU Rich，他们自家的TPU加上Nvidia的GPU，算力多到溢出，现在训练Gemini最新版的算力规模高达～1e26 FLOPS，比OpenAI用来训练GPT-5的要大四倍左右。所以OpenAI才要拉上微软，让他出资一千亿美金打造史上最豪华的算力中心StarGate，算力能飙升到多少尚不清楚，但设计中5G瓦的电力需求，已经占到2023全美国数据中心能耗的70%了，看来投资核聚变势在必行。。在云端，拥有最多算力和最优数据的将胜出。Apple在最新的WWDC正式发布了Apple Intelligence，其中架构上最有趣的部分就是Apple’s On-Device and Server Foundation Models，边缘和远端混合的组合模型，用Private Cloud Computing技术端到端加密保证用户数据安全。在这个架构之下，每个iCloud用户都能够拥有属于自己独特的微调模型，做到基础模型跟着用户一起进化。Apple正在用自己边缘都优势弥补大语言模型的后发劣势。配图3.07 Apple Intelligence-Private Cloud Computing

Others are asking
Nvidia 显卡算力天梯图
以下是为您提供的关于 Nvidia 显卡算力天梯图的相关信息： 算力是指计算能力，可直接理解为显卡的性能。在电脑中，显卡就是 GPU，一张显卡的重要参数包括 GPU 和显存。 GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 的强大主要决定了生图和训练的效率，越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间就越短。显存在生图过程决定了直接推理的图片大小，在训练时受制于训练工具的要求，显存容量是门槛。 在选择算力时，需要综合 GPU 性能和显存大小两个参考维度。由于需要使用到 CUDA 加速，显卡大概率只能选择 NVIDIA 的。 以下为您提供一些可能不太具备时效性的参考资料： 1. 各种显卡的稳定扩散性能测试报告（需要科学?️）：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71SdeNk/editgid=0 2. GPU 测评结果方便大家选购：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=reciB9KZtj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1
2025-03-02
comfyui算力平台
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2025-02-25
comfyui算力
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2025-02-25
目前各大高校有哪些场景会实用算力
目前各大高校实用算力的场景可能包括以下方面： 1. 科研计算：如在物理学、化学、生物学等学科的研究中，进行复杂的模拟和数据分析。 2. 人工智能研究：包括模型训练、算法优化等。 3. 图形和图像处理：例如在设计、动画制作等专业中的应用。 4. 数据分析和处理：用于处理大规模的数据集，以支持学术研究和决策制定。 需要注意的是，具体的应用场景会因高校的学科设置、研究方向和教学需求而有所不同。
2025-02-19
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
万卡智算中心该如何设计？
设计万卡智算中心可以参考以下思路： 1. 工作流设计： 信息聚合与数据挖掘：通过高度集成的数据采集机制，全面收集关键信息。 卖点提炼与优化：运用先进的大模型，对信息进行分析，提炼出具有竞争力和独特性的卖点。 买点转化与策略应用：将卖点转化为消费者视角的买点，运用行为心理学和市场营销策略增强吸引力。 视觉化信息呈现：设计直观且有冲击力的卡片展示，确保信息传达有效且有视觉吸引力。 文案与脚本调整：根据目标受众偏好和媒体渠道，动态调整文案或脚本，实现内容最佳适配。 流程结果存储与分析：将处理结果系统化存储到飞书，以供未来策略优化和决策支持。 2. 多智能体模式设置： 全局设置：包括角色设定与回复逻辑、记忆管理以及对话体验等全局性因素。 多个代理之间的编排和协调：设计思路关键在于让节点形成完整的互动链条，而非一次性互动。当用户意图未满足跳转条件时，保持与当前智能体沟通对话。采用循环机制，而非单向流程，设计为闭环结构，确保用户能在不同智能体间自由切换。例如在旅游场景中，设计分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排的三个智能体。先写好提示词，做好全局人物设定，然后在扣子上进行编排。
2024-12-14
智算是什么
智算即智慧计算，是在人工智能时代中涉及的一个重要概念。 智慧是在知识的基础上进一步发展的层次，它不仅仅是大量知识的积累，更重要的是对知识的深刻理解和创新性应用。智慧体现在对复杂问题的洞察力、决策的先见之明以及在不确定环境下的应变能力，是知识和经验的综合，是通过长期的学习、思考和实践形成的。 在知识表示方面，智慧象征着元知识，例如关于如何以及何时使用知识的一些概念。知识表示的问题是找到有效的方法，以数据的形式在计算机中表示知识，使其能够自动化使用。这可以看作是一个连续谱，左侧有几种简单的知识表示方式，如算法，但不够灵活；右侧如自然语言等方式，功能强大但不利于自动化推理。 情感计算也是人工智能领域的一部分，情感对人类有生存、沟通、决策、动机和维系等功能。情感计算的目标是使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感，最终赋予计算机类似于人的情感能力。
2024-09-18
Deepseek为什么这么火热？
DeepSeek 之所以如此火热，原因主要有以下几点： 1. 价格亲民但实力超群，是智慧开源的领航者，在实时联网深度推理方面表现出色，堪称双冠王，以技术普惠重新定义了 AI 边界。 2. 具备“便宜+开源+能联网”的优势，在 Appstore 排行第一，甚至导致算力股大跌。 3. 其使用地址为：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端：扫描下面二维码）。 4. 模型下载地址为：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile 。 5. 关于 API 文档地址也有相关介绍。 6. 提示词使用方法单独列了一篇 。 7. 存在魔改版本，如：https://huggingface.co/ValueFX9507/TifaDeepsex14bCoTGGUFQ4 、https://huggingface.co/mradermacher/DeepSeekR1DistillQwen7BabliteratedGGUF 。 此外，DeepSeek 还在文学创作方面有所应用，例如“全新 AI 整活第六期”中以其为工具进行小说创作，相关比赛于 2025 年 2 月 9 日开启，2 月 16 日晚 8 点截止并进行评选，期间还有社区共学等活动，详情可关注相关链接。
2025-03-07
我想让我的论文降低AIGC使用率，请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法： 1. 使用 AIGC 论文检测工具： Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 此外，为了从根本上降低 AIGC 使用率，您还需要注重自身的思考和研究，确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ？
DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益： 1. 模型优化与性能提升：英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4，适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位，使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时，需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU（如 B200），并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算，实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南：社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》，手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升：DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面，通过行业知识蒸馏和领域自适应训练，实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面，为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式，重构了传统工作流效率，并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时，还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加，如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制；以及可信计算架构的升级，针对金融、医疗等高合规需求场景。
2025-04-10
请问有什么AI最新在零售行业的应用，最好有趣，实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用： 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析：通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态，帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放：利用 AI 生成吸引人的营销文案，并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理：基于历史销售数据和其他相关因素，预测未来的库存需求，优化库存配置，降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配：提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察：深入了解消费者的购物偏好和趋势，为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外，在医疗药品零售领域，AI 也有广泛的应用： 1. 药品推荐系统：根据用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品，提高销售转化率。 2. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存策略。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控：利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，保障药品供应链的安全和可信度。 总之，AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本，并为企业创造更多的价值。
2025-04-10
我是一名日语大四学生，我要利用我的开题报告结合deepseek完成一篇论文初稿，请问怎么向deepseek提问
要向 DeepSeek 提问以结合您的开题报告完成论文初稿，您可以遵循以下正确的提问模板： 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，例如您的开题报告的主题、研究目的、已有的研究进展等，以使 DeepSeek 更好地理解您的问题。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如您希望它根据开题报告提供论文大纲、分析相关数据、提供文献综述等，提出的需求越明确获得的答案越有价值。 4. 补充要求：您还可以提出关于回答的格式、风格、字数等方面的要求。 例如：您可以这样提问“我赋予您论文撰写助手的角色，我的开题报告主题是关于日本文化在现代社会中的变迁，目前我已经完成了初步的文献收集和分析，我的目标是请您根据这份开题报告为我生成一个详细的论文大纲，要求大纲结构清晰，逻辑连贯，具有一定的创新性”。
2025-03-31
我是一名日语大四学生，我要利用我的开题报告和文献综述结合deepseek完成一篇论文初稿，请问怎么向deepseek提问
向 DeepSeek 提问时，可遵循以下万能通用的提问公式：提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，以使它更好地理解您的问题，并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生，正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求：例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外，在使用 DeepSeek 时还需注意： 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据，分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求，可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时，在其提供方法建议后，可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求，如脱口秀段子，可以结合特定人物的特点和风格，并指定主题和字数等要求。
2025-03-31
我想做个专业领域的智能客服，请问您有一些类似案例吗？
以下是为您提供的一些相关案例： 在 Manus 案例中，有让其创建需要上传文件的 dify 工作流，如根据多篇文章写脱口秀段子，并制作简便美观的网页和接入工作流的 api 等复杂操作。 有关于智能客服场景如何帮助企业更好地对内服务客服、对外服务客户的案例。 在通用 AGENT 案例合集中，包括生活娱乐类 AGENT 方面的案例，如根据出差计划做成的具有多种功能的互动式网页，如供应商工厂探索地图；还有整活娱乐方面的案例，如荒谬句子生成器和豆瓣品味分析师。荒谬句子生成器实现了小时候的线下游戏功能，并增加了扩展句子和虚拟专家评论功能；豆瓣品味分析师能根据用户的豆瓣 id 获得评价信息并生成锐评报告。
2025-03-28