AI時代，英偉達的刷屏已經成為常態。
隨著全球對AI算力需求的增長，做GPU芯片的英偉達在近兩年內市值狂飆，最近更是實現了歷史性的突破。就在當地時間6月18日美股收盤，英偉達漲超3%，總市值達3.34萬億美元，超越蘋果、微軟，正式摘得全球上市公司市值桂冠。
英偉達的狂飆，足以說明算力作為“新質生產力”的重要性，在這場AI科技戰下，芯片巨頭的競爭格局也在加劇，NVIDIA、AMD和谷歌TPU等公司，而他們激烈交鋒的核心，就是算力。
要知道，英偉達有GPU作為大模型硬通貨，在中國卻因為美國的芯片禁令步履維艱，自行購買硬件或服務器來獲得算力，對于很多中國企業來說并不現實。為了解決中國的算力難題，以華為云為代表的中國科技企業一直沒有放棄過探索解決方案，說到底就是做最難的事。
值得欣喜的是，破解AI時代算力難題，如今終于有人給出答案。
一、解決國內AI算力痛點，唯有對癥下藥
放眼國內外，解決日益龐大的算力需求，已經刻不容緩。
根據英偉達公布的AI算力發展路線圖，到2026年，數據中心的GPU集群將達到百萬卡級別，是2024年萬卡集群的100倍，足以表明AI技術的快速進步正在推動算力需求的爆炸性增長。
隨著算力需求增長，尤其是AI大模型的訓練和推理也對算力提出更多迫切需求，總結下來就是：
超大規模、超高帶寬以及超長穩定。
如何解決眼下這種算力需求新變化？在這種情況下，云化算力作為一種高效、可持續的優勢凸顯出來，給出清晰的解決思路對癥下藥。
1.唯快不破，干掉“延遲”和“不確定”
傳統的企業上云，數據中心項目化交付模式存在諸多質量隱患且交付速度慢，極大影響企業的運營效率，更何況中國有超5200萬戶的中小企業，因為每個延遲的環節造成的成本壓力很難負擔。
因此，提效增質就是云廠商必須要解決的關鍵問題。
華為云看到這一點后，基于昇騰打造了昇騰AI云服務，衍生出的6A級云化算力，簡單概括就是兩個關鍵詞：快和優。
首先，是企業資源能夠快速接入響應，在昇騰AI云服務的支持下，模型訓練可一鍵接入貴安、烏蘭察布、蕪湖、香港AI算力中心，澎湃算力即開即用，支持萬億參數大模型、百P數據做訓練，讓各行各業的企業都能嘗到AI風口紅利。
在算力優化方面，華為云的優勢更加明顯。新開服的華為云華東（蕪湖）數據中心首次采用了華為云全新研發的多元算力對等池化架構，使算力提升50倍。同時，通過超高帶寬的Scale Up網絡，可滿足大模型訓練所需的超大規模算力需求。
