《電子技術(shù)應(yīng)用》
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未來10年前沿模型門檻或達(dá)千億美元

AI訓(xùn)練難以全部轉(zhuǎn)向推理階段
2024-09-18
來源:鈦媒體

“(算力)這場競賽將永遠(yuǎn)進(jìn)行下去,,以建立一個更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練 AI模型的成本是天文數(shù)字。當(dāng)我談到建立千兆瓦或數(shù)千兆瓦的數(shù)據(jù)中心時,,將是一個真正的前沿 AI 模型入門價格,,如果有人想在該領(lǐng)域競爭,大約1000億美元,?!比驍?shù)據(jù)庫巨頭甲骨文(oracle)公司聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長埃里森( Larry Ellison)于9月初財報電話會議上表示,,未來4到5年內(nèi),,任何想?yún)⑴c這場大模型競賽的企業(yè),前沿模型門檻或高達(dá)1000億美金,,而且這場算力軍備競賽將永遠(yuǎn)進(jìn)行下去,。

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今年80歲的埃里森,是甲骨文公司的開拓者,。47年前,,他和鮑勃·邁納 (Bob Miner) 、艾德·奧茨 (Ed Oates) 成立了軟件開發(fā)實驗室 (SDL),,并受美國中央情報局委托開發(fā)代號為“Oracle”的數(shù)據(jù)庫程序,,該公司后來更名為Oracle Corporation,并于1986年成功完成IPO上市,。

2014年9月,,埃里森宣布辭去甲骨文CEO一職,并被任命為甲骨文董事會執(zhí)行主席兼首席技術(shù)官,。2024年4月,,埃里森被美國《時代》雜志列入2024年全球100位最具影響力人物名單。

近期埃里森的一則“真實故事”引發(fā)關(guān)注,。他在投資者會議上承認(rèn),,他不得不懇求英偉達(dá)(NVIDIA)CEO黃仁勛 (Jensen Huang) 為公司提供最新的 GPU,,被認(rèn)為是當(dāng)前 AI 算力短缺的一個重要印證,。

“在帕洛阿爾托的 Nobu,我和埃隆·馬斯克 (Elon Musk) ,、黃仁勛共進(jìn)晚餐,,我可以形容那頓晚餐,就是我和馬斯克懇求黃仁勛提供 GPU,。請收下我們的錢,;不,多收點,。你拿的還不夠,;我們需要你多收點錢,拜托,”埃里森在電話會議上說,,最后,,“一切順利,成功了,?!?/p>

從結(jié)果來看,這筆錢花得值得,。甲骨文最近宣布,,將打造一個由131072個英偉達(dá)GB200 NVL72 Blackwell GPU 組成的Zettascale AI 超級集群 ,可提供 2.4 ZettaFLOPS 的 AI 性能,,比馬斯克的 xAI 算力集群更強(qiáng)大,,后者目前擁有100,000個英偉達(dá) H100 GPU顯卡。

同時,,甲骨文的AI計劃還需要大量電力,,該公司已經(jīng)獲得建造三座模塊化核反應(yīng)堆的許可,以滿足其設(shè)施電力需求,。然而,,構(gòu)建核反應(yīng)堆部署到數(shù)據(jù)中心可能需要數(shù)年時間,因此,,當(dāng)前甲骨文可能會在必要時使用大型移動發(fā)電機(jī)來增加本地電力供應(yīng),。

今年9月9日,甲骨文公布截至今年8月的2025財年第一財季業(yè)務(wù),,甲骨文營收同比超預(yù)期增長7%,,至133億美元。其中,,備受矚目的云基礎(chǔ)設(shè)施(OCI)營收也比華爾街預(yù)期的強(qiáng)勁,,同比增長45%至22億美元。甲骨文提供的第二財季營收指引增長區(qū)間為8%到10%,,中位值高于分析師預(yù)期的增速8.72%,。

埃里森在財報會議上表示,未來會有很多專業(yè)模型,,比如他自己就參與類似的模型——使用計算機(jī)查看活檢切片或CT掃描以發(fā)現(xiàn)癌癥,,以及用血液檢測來發(fā)現(xiàn)癌癥?!斑@些往往是非常專業(yè)的模型,。它們不一定使用基礎(chǔ)的Groks、ChatGPT,、Llama和Gemini,,它們往往是高度專業(yè)化的模型……我們將看到越來越多像這樣的應(yīng)用,。”

不過,,埃里森對分析師強(qiáng)調(diào),,如果以未來5年甚至10年的眼光來看,我們還沒有進(jìn)入已經(jīng)訓(xùn)練完所有需要的模型,,轉(zhuǎn)向推理的階段,。

“這是一場爭奪技術(shù)霸主地位的持續(xù)戰(zhàn)斗,這場戰(zhàn)斗將在未來五年,,可能更像是10年內(nèi),,由少數(shù)幾家公司和一個國家來進(jìn)行。所以這個業(yè)務(wù)正在變得越來越大,。沒有放緩或轉(zhuǎn)變的跡象,。”埃里森強(qiáng)調(diào),,“事情變得多么瘋狂,,但這就是正在發(fā)生的事情?!?/p>

摩根士丹利分析師 Keith Weiss 隨后發(fā)文表示,,今年迄今為止,甲骨文的股價表現(xiàn)已遠(yuǎn)超過軟件業(yè)同行,。他將這一強(qiáng)勁的表現(xiàn)歸結(jié)為,,甲骨文被投資者視為AI硬件稀缺的主要受益者,這推動了其 OCI 業(yè)務(wù)的發(fā)展,。

年初至今,,甲骨文股價大漲了63.68%,增速高于標(biāo)普500和納斯達(dá)克綜合指數(shù),。

受甲骨文利好消息影響,,埃里森身價大漲。截至北京時間9月17日,,《福布斯》全球億萬富豪排行榜實時數(shù)據(jù)顯示,,埃里森的個人凈資產(chǎn)增至2065億美元,排名第二,,高于亞馬遜創(chuàng)始人貝佐斯,、股神巴菲特,、Meta創(chuàng)始人扎克伯格等人,,僅次于特斯拉CEO馬斯克(Elon Musk)。有趣的是,,埃里森還是特斯拉董事會獨立董事,。

9月14日,,甲骨文在年度金融分析師會議上透露,預(yù)計2026財年,,公司營收將至少達(dá)到660億美元,,上調(diào)知音并超出分析師預(yù)期。預(yù)計到2029財年,,甲骨文營收至少高達(dá)1040億美元,,相當(dāng)于三年內(nèi)收入增長近58%。

以下是甲骨文Q1財報會上的部分問答實錄:

分析師:謝謝,。我想問一個關(guān)于利潤率的問題,。你不斷提供強(qiáng)大的云服務(wù)收入數(shù)字,尤其是 OCI 數(shù)字,,當(dāng)你給他們(競爭對手)提供指導(dǎo),,看看你必須做什么才能打擊他們時,至少可以說,,他們看起來真的很難做到,。

埃里森(Larry Ellison):讓我們從員工開始,然后進(jìn)入自治數(shù)據(jù)庫(Oracle Autonomous Database),。我們獲得了巨大的效率,,就在我們說話的時候,我們正在將融合和下周轉(zhuǎn)移到自治數(shù)據(jù)庫,。我們已經(jīng)決定一切都需要轉(zhuǎn)移到自主,,因為兩個原因,真的,。第一個原因是,,當(dāng)您擁有一個完全自治的數(shù)據(jù)庫時,沒有DBA,,數(shù)據(jù)庫管理員是一個機(jī)器人,。沒有與管理Oracle自治數(shù)據(jù)庫相關(guān)的人力。

現(xiàn)在,,這顯然是一種成本節(jié)約,。但更重要的是,沒有人力,,就沒有人為錯誤,。與競爭對手相比,我們擁有巨大的安全優(yōu)勢,。不會犯任何錯誤,。沒有人力,全是自動化的,。當(dāng)你把一切都完全自動化時,,它的潛力也是非常有彈性的,。我不會詳細(xì)說明這意味著什么,但它意味著你的工作運行突然需要500個微處理器,。你在3分鐘內(nèi)得到了500美元,,你需要它。然后你把它們放回游泳池,。所以這與其他數(shù)據(jù)庫的工作方式非常不同,,他們可能會調(diào)用。云本身可能在某些地方是有彈性的,,但它們的數(shù)據(jù)庫通常沒有彈性,。自主是我們使用更少的硬件,速度更快,,效率更高,,完全自動化,沒有人力,,更安全,。基于自主數(shù)據(jù)庫的業(yè)務(wù)的利潤率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的Oracle業(yè)務(wù),。

我認(rèn)為這些利潤是驚人的高,,與SaaS的利潤差不多,SaaS也是驚人的硬市場,,因為Sass主要在自主數(shù)據(jù)庫上運行,。我們非常高效地使用硬件。我們很少使用勞動力,,因為勞動力是一個安全風(fēng)險,。當(dāng)人們實際手動操作時,安全風(fēng)險會降低我們的擴(kuò)展能力,。從最大到最小的每個Oracle數(shù)據(jù)中心在特性和功能上都是相同的,。它們僅隨以下因素而變化。

這意味著我們有一套自動化軟件,,可以自動完成所有這些工作,。沒有其他人這樣做。沒有人有那種程度的自動化,,那種程度的自主性,。它使我們能夠在數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)、SaaS業(yè)務(wù)和其他云業(yè)務(wù)中獲得更高的利潤,。我們的云更加自動化,。我們的勞動力成本很低。我們的網(wǎng)絡(luò)更加高效,。它們是運行速度快得多的域網(wǎng)絡(luò),。如果你的運行速度快一倍,,我們的成本就會下降一半,,而且我們的網(wǎng)絡(luò)比其他云快得多,。因此,我們認(rèn)為我們的潛力,,隨著我們規(guī)模的擴(kuò)大,,我們提供比目前更好的利潤的潛力,這是非常真實的,。

我相信是這樣,。例如,我認(rèn)為當(dāng)我們將 Fusion 遷移到自治數(shù)據(jù)庫時,,您會發(fā)現(xiàn)不同工程師的不同觀點,。我認(rèn)為成本節(jié)省——我們的成本——我們的云成本節(jié)省將達(dá)到 50% 左右。這就是我所相信的?,F(xiàn)在可能是 40%,,也可能是 35%,但與現(xiàn)在相比,,我們將節(jié)省大量成本,,而且這涉及整個 Fusion 客戶群。所以這只是我們?nèi)绾问褂酶斓木W(wǎng)絡(luò),、更快的數(shù)據(jù)庫,、更多的自動化來使我們的產(chǎn)品更安全的一個例子。我一直強(qiáng)調(diào)安全確實是主要目標(biāo),。但作為次要效應(yīng),,我們最終也會花費更少的錢來運營這些數(shù)據(jù)中心。

分析師:我是摩根大通的馬克·墨菲,。Larry,,你如何看待市場從AI訓(xùn)練階段向AI推理階段過渡?有一些爭論認(rèn)為,在曲線的前端我們可能存在不平衡或泡沫,,因為訓(xùn)練是計算密集型的,,然后也許它會在推理階段以某種方式重新校準(zhǔn),而推理階段可能不那么密集?或者你認(rèn)為在這兩個階段都有高增長的潛力?

埃里森:很多人認(rèn)為,,我送孩子上大學(xué)然后就完成了,。他們的訓(xùn)練結(jié)束了。我有四年的訓(xùn)練,,然后我可以讓孩子去工作,,他們會做推理。這是不對的,。這場競賽永遠(yuǎn)不會結(jié)束,,要建立更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。這種訓(xùn)練的成本變得天文數(shù)字般高昂。當(dāng)我談到建造吉瓦級或多吉瓦級數(shù)據(jù)中心時,,我的意思是這些AI模型,,這些前沿模型將要 - 對于任何想要在這個領(lǐng)域競爭的人來說,一個真正的前沿模型的入場價格大約是1000億美元,。

讓我重復(fù)一下,,在未來4到5年內(nèi),對于任何想?yún)⑴c這場游戲的人來說,,這將是大約1000億美元,。這是一大筆錢,而且不會變得更容易,。所以他們不會有很多這樣的人,。這不是列出誰能真正建立這些前沿模型的地方。

但除此之外,,還會有很多非常專業(yè)的模型,。我可以告訴你,我個人參與的一些事情,,比如使用計算機(jī)查看活檢切片或CT掃描來發(fā)現(xiàn)癌癥,,還有發(fā)現(xiàn)癌癥的血液測試。這些往往是非常專業(yè)的模型,。它們不一定使用基礎(chǔ)的Grok,、ChatGPT、Llama和Gemini,,它們往往是高度專業(yè)化的模型,。在某些數(shù)據(jù)上訓(xùn)練圖像識別,我的意思是,,比如數(shù)百萬張活檢切片,,其他訓(xùn)練數(shù)據(jù)并不太有幫助。

所以這還在繼續(xù),,我們將看到越來越多像這樣的應(yīng)用,。所以,如果你的視野是未來 5 年,,甚至可能是未來10年,,我不會擔(dān)心,我們現(xiàn)在已經(jīng)訓(xùn)練了所有需要的模型,,我們需要做的就是推理,。

我認(rèn)為這是一場持續(xù)的技術(shù)優(yōu)勢之戰(zhàn),將由少數(shù)公司和也許一個國家,在未來至少五年內(nèi)進(jìn)行,,但可能更像是10年,。所以這個業(yè)務(wù)只會越來越大。沒有放緩或轉(zhuǎn)變即將到來,。

我說一些聽起來可能真的很奇怪的話,。你可能會說,他一直在說奇怪的話,。那么為什么他要說這個呢,?這一定非常奇怪,。我們正在設(shè)計一個功率超過1吉瓦的數(shù)據(jù)中心,,但我們找到了地點和電力設(shè)施。我們看了看,,他們已經(jīng)獲得了三個核反應(yīng)堆的建設(shè)許可,。這些是小型模塊化核反應(yīng)堆,專為數(shù)據(jù)中心提供電力,。事情變得多么瘋狂,,但這就是正在發(fā)生的事情。

分析師:我是巴克萊銀行(Barclays)的Raimo Lenschow,。關(guān)于數(shù)據(jù)庫方面的問題,,您今天剛剛宣布的協(xié)議,或者您已經(jīng)與 AWS 達(dá)成的協(xié)議?,F(xiàn)在我們已經(jīng)達(dá)成了所有超大規(guī)模協(xié)議,,您如何看待從目前在本地或云客戶上運行的數(shù)據(jù)庫工作負(fù)載向公共云的遷移?我的意思是我們應(yīng)該如何看待這種勢頭,?謝謝,。

埃里森:嗯,有兩件事,。公共云非常有趣,,也非常重要。

我的意思是,,Oracle 很久以前在數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)上就非常成功,,因為我們的口號之一就是可移植性。我們在 IBM 主機(jī)上運行,。我們在 Microsoft PC 上運行,。我們在 Hewlett Packard 機(jī)器上運行。如果你還記得的話,,數(shù)字設(shè)備機(jī)器和各種計算機(jī),,我們在任何地方運行。這非常重要,這樣我們的客戶就可以在任何環(huán)境中運行 Oracle 數(shù)據(jù)庫,。很明顯,,我們必須找到一種方法來真正使我們數(shù)據(jù)庫的最佳版本、Exadata,、Exascale 版本的數(shù)據(jù)庫在其他人的云中可用,。

我們能夠做的基本上就是讓 OCI 足夠小,這樣我們就可以在 Microsoft Azure 中嵌入一個 OCI 數(shù)據(jù)中心,,或者在 Google 或 AWS 中嵌入一個 OCI 數(shù)據(jù)中心,,或者我們可以將它放在任何可以完全自主的地方,在那里我們可以使用 Exadata 和 Exascale 集群,。我們實際上能夠做到這一點,。這在技術(shù)上并不容易,但我們做到了,。

在這樣做并縮小我們的 Oracle 數(shù)據(jù)中心時,,我之前提到過,我們所有的數(shù)據(jù)中心除了規(guī)模之外都是相同的,。目前最大的數(shù)據(jù)中心是 800 千兆瓦,,接近 800 兆瓦,對不起,,我們接近 1 千兆瓦,。最小的數(shù)據(jù)中心大約是 150 千瓦,我們將降至 50 千瓦,。這意味著,,我們將有許多公司,中大型公司將決定擁有 Oracle 私有云,。我的意思是,,我們的私有云和公共云之間仍然沒有區(qū)別。它們是相同的,。它們完全相同,。許多人擁有 Oracle 私有云,許多工業(yè)公司,,例如沃達(dá)豐擁有六個 Oracle 私有云來運行他們的工作負(fù)載,。但它們變得如此便宜,以至于任何人都可以決定,,好吧,,我想轉(zhuǎn)移到云端。我想享受云的所有優(yōu)勢,,但我想確保我是云中唯一的人,。我不想有任何鄰居,或者我只想要經(jīng)過批準(zhǔn)的鄰居。我不希望有人帶著信用卡搬進(jìn)來,。我只是對安全感到偏執(zhí),,因為我必須遵守政府法規(guī)。

因此,,我們認(rèn)為,,顯然,在 AWS,、Microsoft 和 Google 上使用 Oracle 數(shù)據(jù)庫非常重要,。Safra 說得對,我的意思是,,這絕對會加速公共云中的數(shù)據(jù)庫增長,。但我們預(yù)計,私有云的數(shù)量將大大超過公共云,,因為公司決定將 Oracle 云放在數(shù)據(jù)中心的防火墻后面,,沒有鄰居,。而且,,由于我們已經(jīng)擁有自己的數(shù)據(jù)中心,我們的數(shù)據(jù)中心非常自動化,,而且可擴(kuò)展,,功能完全相同,我們組織有序,。因此,,實際上,我們現(xiàn)在有 162 個數(shù)據(jù)中心,。我預(yù)計我們將擁有 1,000 個或 2,000 個或更多數(shù)據(jù)中心,,即遍布全球的 Oracle 數(shù)據(jù)中心,其中許多將專用于個人銀行,、電信公司或科技公司,,或者您有什么國家、主權(quán)云,,所有這些其他東西,。因此,我們認(rèn)為,,我很難預(yù)測私有云和公共云哪個會更大,?我不知道。

但好消息是,,無論哪種方式,,我們都會獲勝。

分析師:你好,我是伯恩斯坦的 Mark Moerdler,。非常感謝,,祝賀本季度。本季度和本指南都非常令人印象深刻,。我們看到很多關(guān)注點都集中在模型訓(xùn)練方面,,但在其他方面對應(yīng)用程序和推理的關(guān)注較少。你們在市場和行業(yè)方面擁有豐富的專業(yè)知識,。你們已經(jīng)在所有 Oracle 產(chǎn)品和功能中融入了傳統(tǒng) AI,。但是,您認(rèn)為 GenAI 在應(yīng)用方面的可貨幣化價值在哪里,?您認(rèn)為生成式 AI 需要多長時間才能成為一項有意義的收入,,不僅僅是對 Oracle,而是對一般軟件,,在應(yīng)用程序方面,,而不是在培訓(xùn)方面?謝謝

埃里森:讓我先從醫(yī)療保健開始,,我們幫助醫(yī)生診斷不同的疾病,。當(dāng)有人去做超聲波檢查時,我看到護(hù)士,、技術(shù)人員和醫(yī)生實際上測量嬰兒的頭骨,,測量嬰兒的脊髓,看看——這太荒謬了,。計算機(jī)應(yīng)該做所有這些,。如果胎兒周圍纏著臍帶,計算機(jī)應(yīng)該發(fā)現(xiàn)所有這些,,現(xiàn)在應(yīng)該全部記錄下來,。醫(yī)生可以得到計算機(jī)的幫助來完成所有這些工作。檢查斑塊和冠狀動脈,,所有這些都應(yīng)該以這種方式完成,。

我們已經(jīng)實現(xiàn)了當(dāng)醫(yī)生看病時——準(zhǔn)備看病時,我們會為醫(yī)生準(zhǔn)備一份總結(jié),。我們使用人工智能查看電子健康記錄,,查看幾個小時前的最新實驗室檢查結(jié)果。并讓醫(yī)生知道病情是否穩(wěn)定或病情是否進(jìn)展,,或者醫(yī)生在會診前需要知道的任何信息,。該總結(jié)由人工智能創(chuàng)建,是人類可讀的總結(jié),。然后人工智能會聽取醫(yī)生和患者之間的會診,。這已經(jīng)交付了,。這已經(jīng)存在了。他們會交付——他們會聽取醫(yī)生與患者的會診,。如果醫(yī)生開具處方,,人工智能會檢查以確保處方準(zhǔn)確無誤并輸入處方。人工智能會更新電子健康記錄,。人工智能會轉(zhuǎn)錄和分發(fā)醫(yī)生的醫(yī)囑,,所有這些都是通過聽取對話完成的。然后醫(yī)生在談話結(jié)束時會得到一份草稿,,醫(yī)生可以快速審查和批準(zhǔn),。然后配藥、執(zhí)行醫(yī)囑并更新電子健康記錄,。我們已經(jīng)在做所有這些事情了,。但我還可以繼續(xù)說下去。在醫(yī)療保健領(lǐng)域,,我們需要很多東西,,從讀取 X 光片到用戶界面。

我們的用戶界面與 Epic 的用戶界面截然不同,。我曾經(jīng)帶兒子去斯坦福大學(xué),,需要三個人,三個不同的姿勢才能找到他的 X 光片,。這就是你找到 Larry Ellison 的 X 光片的方法,。你說,Oracle,,請給我看看 Larry Ellison 的最新 X 光片。這是一個語音界面,。你只要要求他們就可以了,。你如何登錄?嗯,,你看著電腦,,它就能識別你的臉。它能識別你的聲音,,知道你是醫(yī)生,,你有權(quán)查看它,所有的授權(quán)都是通過人工智能完成的,。

這些都是人工智能,,我知道人們認(rèn)為這是一個獨立的東西,我聽到很多人都說,,我們現(xiàn)在有了人工智能代理(AI Agent),,將單獨收費,。但我認(rèn)為,我們的應(yīng)用程序?qū)⒅饕?AI 應(yīng)用,,你如何單獨收取所有費用,?我真的不知道。當(dāng)我聽他們說話時,,我感到很困惑,。我不明白他們在說什么。我會想知道什么,,我就到此為止,。

分析師:我是TD Cowen 的 Derrick Wood。我也要向你們表示祝賀,,你們在過去幾個季度增長中取得巨大的進(jìn)步,。您能否向我們介紹一下您對供應(yīng)可用性的看法,以及您以高效的方式建立數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的能力,,以便從簽訂合同轉(zhuǎn)向消費并將積壓轉(zhuǎn)化為收入,?我想,您今天所做的與一年前相比有什么不同,,能嘗試幫助我提供這些加速時間點嗎,?

埃里森:我們的私有云與公共云完全相同,只是它們可能只有一個租戶,,并且可能位于您擁有的建筑物中,。除此之外,它們是完全相同的,。我們擁有硬件,。我們?yōu)槟芾碛布K『梦挥谀鷵碛械慕ㄖ镏?,只有您才能進(jìn)入,。因此,這與我們所有競爭對手的情況截然不同,,而且它是完全自動化的,。

因此,我們準(zhǔn)備管理數(shù)千個數(shù)據(jù)中心,。順便說一句,,我會將其與伊隆·馬斯克的 Starlink 進(jìn)行比較,我認(rèn)為他現(xiàn)在在天空中擁有近 7,000 顆衛(wèi)星,,6,800 顆,。你如何管理——這些衛(wèi)星不斷機(jī)動。它們不是地球同步衛(wèi)星,。它們是低地球軌道衛(wèi)星,。所以它們不斷飛行并改變位置,。你如何管理 7,000 個飛行的航天器?好吧,,讓我告訴你,,計算機(jī),它必須完全自動化,,否則它就無法工作,。

我想說,你不可能擁有數(shù)千甚至數(shù)百個數(shù)據(jù)中心,,但你當(dāng)然可以擁有數(shù)千個數(shù)據(jù)中心,,除非它們完全自動化。而你實現(xiàn)自動化的唯一方法就是讓它們都一樣,。你不可能自動化 25 種不同的事物,。所以這是一方面。

我要指出的另一件事,,我認(rèn)為甲骨文的一個有趣之處是,,我們管理團(tuán)隊中一些最資深的人是建筑、發(fā)電廠和電力傳輸系統(tǒng)的專家,。因為建設(shè)這些數(shù)據(jù)中心就是這樣,。你不能只建一個數(shù)據(jù)中心。你還必須考慮能源以及從能源產(chǎn)生地到數(shù)據(jù)中心的能源傳輸,。

當(dāng)然,,最有效的方法實際上是在數(shù)據(jù)中心旁邊建造發(fā)電廠。這樣你就可以在最短的距離內(nèi)傳輸數(shù)據(jù),。我們實際上有非常資深的人員,,他們實際上來自公用事業(yè)行業(yè),雖然這聽起來很奇怪,,但他們是這方面的專家,,并幫助我們建造這些龐大的項目。

再次,,我要聽聽伊隆·馬斯克的話。他在建造特斯拉時遇到的最艱難的工作之一是建造奧斯汀工廠,,他必須建造人類在任何時候建造的最大建筑,。你想知道有史以來最大的建筑嗎?當(dāng)然不是五角大樓,。也不是 NASA 的航天飛機(jī)大樓,。最大的建筑是特斯拉工廠。所以你必須是該工廠的承包商,。你必須能夠建造這些東西,,然后用機(jī)器人來制造你的汽車,。

因此,你必須建造大樓,、接通電源,、建立所有自動化系統(tǒng),這是構(gòu)建云或樓宇自動化系統(tǒng)最困難的部分,,建立所有自動化系統(tǒng),,以便高效、可靠且經(jīng)濟(jì)高效地運行,。也就是說——我們這里有一些非常有趣的人,,他們的經(jīng)驗基礎(chǔ)與我們五年前相比有很大不同。


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