第一百六十章 积分兑换AI制药系统(第 3/4 页)

    “叮！智能实验室系统已升级成功。”

    随后，一个金色方块出现在他面前的桌上。

    方方正正，巴掌大小，通体流光溢彩，散发着柔和的金色光芒。

    这，怎么这么眼熟呢？

    卫康揉了揉眼睛，感觉自己好像看到了一个移动硬盘。

    不过比上次的金色u盘要大许多，说明确实数据含量多了很多。

    他把金色方块放进信封中，然后夹在一个文件夹里，朝着ai制药实验室走去。

    公司为了人工智能，在硬件方面还是投入比较大的。

    整整一层楼的房间都塞满了自建的gpu计算机，足足有几万块卡，还包括海量存储设备。

    虽然投入很大，但从长远来看，自建超算比租赁云平台更有发展潜力，也是ai系统成长的必经之路。

    人工智能的核心业务壁垒和竞争力就是算法中的业务逻辑，还有就是数据。

    就算一开始租赁云平台，等到后期核心业务已经稳健，数据和算法需要信息安全保护的时候，还是需要从公有云平台迁移至自建超算。

    租赁云平台只适合对成本敏感的小公司，如果资金和时间都充裕，还是直接自建超算更合适。

    尤其是当计算力和算法均是自己研发的，就会产生1+1大于2的“化学反应”。

    因为原创算法和算力两者采用统一的接口时，更易于互相匹配和协调。且数据的收集，标注，模型建立，模型训练到输出sdk的每一个环节，都可以做到标准化和自动化，整个链条就会跑得更快，算法迭代速度更快。而公有云的超算很难满足每个企业算法的匹配。

    而且国内数据安全保护也非常薄弱，如果通过公有云平台做模型训练，理论上云平台都可以看到使用方数据，一旦数据被泄露，对公司将是重大打击。

    反正卫康是信不过企鹅云，阿狸云这些平台的安全性。

    前段时间央视315爆出ai客服一年打40多亿个骚扰电话，以及犯罪分子通过免费公共wifi窃取用户消费信息的现象还历历在目呢。

    不过，构建超算不单是将几千或者几万个gpu堆叠起来，还需要一套强大的“管理系统”――就像微软windows操作系统。

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