你这个脑洞可行性很低吧。而且国内已经遥遥领先了,还需要学习特斯拉嘛?
对于GPU的问题,别忘记特斯拉自己也是有计算卡的,出个“特供版”自己用是可以绕过政策的。
另外,在AI领域,我国有一个十分巨大的优势,就是电价对于美国和西方强国,有压倒性的成本优势!并且在电力基础设施的scaling上,也拥有巨大优势!
一旦算力提升到一定规模,瓶颈会很快从GPU转换到电价和电力基础设施上。
你这个脑洞可行性很低吧。而且国内已经遥遥领先了,还需要学习特斯拉嘛?
商业不是军用,别人应用卖价比你算力成本价低的时候,你怎么办?
我就再回你一次吧,谁告诉你算力差距靠叠加多张卡就能解决了?就算是、我说就算是,你想叠,别人就得给你造?产能无限?
再一个,H20和H100功耗一样么?何来2.5倍时间就是2.5呗耗电量之说?
再再一个,你这算得慢的差距就是在你嘴里很无所谓,但对企业来说就是生命线,不然你指望别家关机断电睡大觉等你?
再再再一个,动动嘴皮就是花2.5倍的钱没啥,你要不要查查各家买H100花了多少钱、买了多少块,还多2.5倍?然后又是那句话,就算你有钱买它个几百万块,别人英伟达给你产?
再再再再一个,H20就是H100六分之一算力,怎么到你这嘴唇一碰,又五分之一了?
再再再再再一个,明确告诉你,不是叠加多张卡、叠加多点时间,就能解决的。所以你的理论全是胡扯。试着去看看这点资料网页链接
最后的最后,你最开始的观点是:训练芯片就不只它一家英伟达,所以你说了这么多,在说什么?
补充个建议,你能认为周红衣的迈巴赫900万拍卖是迈巴赫公司在托市,我觉得兄弟你认知能力真的需要提高提高……节日快乐,不再回你了,祝你发财