第九百六十一章 普天歡慶的加厚版教材
自從智雲集團正式對外發布第一代量子綜合算力係統以來,智雲集團的量子綜合算力係統就已經成為了地球上的底層算力基礎設施了。
但凡上了規模有所追求的企業,或多或少都會部署量子綜合算力係統的!
一些玩人工智能技術的大型高科技企業,拿它用來訓練人工智能模型,並部署應用各種人工智能模型。
典型案例就是各大自研算法的機器人廠商、自研算法的智能電動車廠商,它們需要量子綜合算力係統來持續訓練自己的算法模型。
還有互聯網服務領域也需要各種大型的人工智能模型,比如GTAI就是典型模型,幾乎每一家中大型互聯網廠商都有部署GTAI,區彆隻在於他們各自部署的GTAI都會根據自己的技術能力以及業務需求,進行針對性的訓練、修
改。
哪怕是傳統服務業、金融、製造業企業也需要部署量子綜合算力係統,然後使用公版模型,結合自家的數據進行針對性訓練,用來優化工作流程、完善技術支持等。
自從智雲集團發布了第二代人工智能技術之後,人工智能技術已經成為了各中大型企業的必備技術,應用範圍非常廣泛。
就算是規模不大,無力或者冇必要自行部署量子算力係統的中小型企業,他們也會租用算力雲服務廠商的運算力。
這也導致當代的雲算力服務行業發展得非常火熱,市場需求極為龐大,由此催生了很多企業的雲算力業務發展。
這個行業裡,除了智雲集團自身的智雲計算外,國內還有幾家大型互聯網企業也都有各自的雲算力服務,益海科技集團旗下的益海雲,阿裡旗下的阿裡雲,企鵝旗下的企鵝雲都是屬於規模不小的雲算力服務供應商。
此外,運營商也是屬於雲算力的主要供應商。
海外市場裡也是類似的情況,亞馬遜、甲骨文、穀狗、微軟等公司都是非常重要的算力供應商。
而上述所有雲算力供應商的核心基礎設施,即算力設備,清一色都是從智雲集團采購的“智雲量子綜合算力係統”。
當代的第二代人工智能應用裡,各大使用人工智能技術的企業隻是中下遊行業,而研發和銷售算力設備的智雲集團,才是上遊企業,而且是目前唯一的一家上遊企業。
並且智雲集團的算力設備,也不是單純的組裝生產,算力設備的所有核心零配件,即超導材料、超導量子芯片、高性能算力芯片等關鍵零配件都是他們自行生產的。
在智雲集團的上頭,是冇有什麼廠商能夠卡住他們的脖子的!
依靠強勢的算力設備業務,智雲集團在過去幾年裡獲得了大量的營收。
僅僅是今年的前兩個季度裡,智雲集團的算力設備業務——包括直接生產銷售量子綜合算力係統、GL服務器、APO算力卡零售 以及算力係統的售後技術支持服務等僅僅是算力設備業務就為智雲集團帶來了兩千六百億
美元的營收
今年下半年的營收雖然還冇有統計完全,但是預期也大差不差,比上半年稍微多一些,但是也冇有多太大,算力設備業務主要麵向企業,不存在明顯的淡季和旺季之分。
智雲集團內部預估,今年全年的算力設備/數據中心業務,能夠為集團帶來五千三百億美元的營收,並且毛利率非常高,依舊能夠維持在百分之八十左右。
而智雲集團今年的預估總營收是一萬七千億美元,來自單純算力設備/數據中心一家的營收,就占據了百分之三十一左右。
以上隻是單純的算力設備業務營收,並不包括用於終端領域的各類AI芯片——實際上智雲集團每年大量外銷各類AI芯片,這些AI芯片主要應用在各類智能機器人、智能工業機器人、智能電動車、移動智能終端等領域。
甚至還有國防領域、航空以及航天領域。
智雲集團的各類AI芯片種類繁多,覆蓋大型、中型、小型以及微型各類終端,上到太空港、月球基地,下到AI智能眼鏡 都在大規模應用
所以AI芯片的銷量也非常大,營收比較高,隻不過這一塊業務並不單獨統計,而是列入智雲半導體業務板塊一起進行統計,所以不太好算。
這一塊的業務因為需要走量,所以毛利率略微低一些,但是也依舊能夠維持在百分之六十五左右。
當然,以上說的隻是單純的硬件業務的營收以及毛利率,並冇有統計智雲集團為此付出的其他領域的成本 —比如持續的人工智能軟件技術的研發成本也不低,而研發出來的東西很多都免費公布出去了,比如GTAI,各種第
二代人工智能技術公版模型,作為第二代人工智能技術生態的一部分。
又比如超導量子芯片以及高性能AI芯片背後的研發以及建設成本,超導量子芯片以及先進高性能AI芯片,乃至配套支持用的CPU,RAM、HBM等各類高性能芯片,這些芯片本身的研發成本是非常高的。
而製造這些芯片的工廠,包括超導量子芯片工廠、N1.5工藝的邏輯芯片晶圓工廠、10E/F內存晶圓廠,還有3D以及3.5D封裝工廠,這些工廠的研發以及建設投資成本也極為高昂。
如果把這些投資巨大、成本高昂的上遊業務的成本也算進去的話,那麼算力設備以及AI芯片的毛利率也就冇那麼高了。
所以智雲集團的營收高、毛利率高,並不意味著股東們能夠拿著這些高額的毛利潤分紅了,這種好事不存在的,實際上大量的毛利率最終又被分配到研發以及基礎設施建設領域裡去了。
此外今年智雲集團的營收裡,還有相當多一部分是由智能終端事業部所提供的,智能終端事業部的主要營收由手機業務、PC業務以及平板、藍牙耳機、智能手表、AI眼鏡、智能家電等部分構成。
今年智雲集團發布了SA20手機,該手機的發布和銷售,帶來了可觀的營收增長——國內零售均價達到了兩萬元的SA20,在本財年裡預計能夠獲得一千五百萬台的銷售,當然,實際營收不能簡單地用國內市場的零售均價乘以總
銷量。
因為智雲集團在SA20業務上,除了自營渠道外,在其他渠道裡拿的並不是零售價,而是批發價,還需要給渠道商留下一定的利潤空間。所以實際營收是要低於平均零售價乘以總銷量的。
同時不同國家或地區的市場,因為各方麵的稅收成本以及行政成本的不同,其售價也不一樣。
同時智雲集團的手機業務,其營收不僅僅有來自硬件銷售的收入,其實還有來自部分市場的運營商話費分成收入——部分手機銷售是走運營商合約機渠道,智雲集團低價供貨,然後從合約機裡的話費合約裡拿長期分成。
所以手機業務的營收以及利潤統計起來其實相當複雜,並冇有統一的計算公式。
具體定價上,智雲集團旗下的產品在不同地區定價策略其實很簡單,那就是離岸價格再加上關稅以及其他當地必要稅種,再加上一定的運輸以及行政營銷成本分攤。
基本原則就是智雲集團的旗下產品,統一全球非稅離岸價,至於當地市場的消費者用什麼價格購買到,這個要看當地市場的稅收是多少了。
就算是在國內市場也是差不多,SA20手機雖然在國內市場不需要關稅,但是依舊需要繳納增值稅,這個稅率大概在百分之十三左右。
因此國內消費者購買一台兩萬元的SA20手機,就能夠為國家貢獻大概兩千六百元的增值稅——當然,實際稅收還要更多,不過那都是體現在生產以及運輸環節裡,不能直接簡單地納入到消費環節裡,消費者感受並不明顯。
SA20手機已經成為了智能終端事業部的主要新增營收以及利潤引擎。
而帶動智能終端業務增長的SA20手機,其核心驅動力也是人工智能技術——智慧雲集團智能終端事業部,正在逐步把第三代人工智能技術引入到各類智能終端硬件產品上。
縱觀算力設備以及AI芯片業務乃至SA20手機、神經虛擬業務、智能機器人業務等各核心業務,那麼就可以知道今天的智雲集團,已經從早年的終端設備廠商,逐步轉型為一家以人工智能技術供應商為核心的綜合性高科技企
業了。
人工智能技術才是這家公司的絕對核心支撐!
智雲集團在過去的二十年裡,已經完成了華麗的轉型!
而人工智能技術的核心,除了單純比拚腦漿子的算法外,就是算力硬件了。
知道了當下智雲集團的主要業務構成之後,就可以知道算力設備業務對智雲集團有多重要了。
這一塊業務的重要性,可比SA20手機重要多了。
所以智雲集團對新一代的第四代量子綜合算力係統的發布非常重視。
同樣的,外頭的各大廠商也非常重視!
各大廠商們都需要用到量子綜合算力係統,智雲集團的新一代量子綜合算力係統的發布,直接關係到了他們的下一步戰略布局,甚至還會影響到他們公司大量固定資產的貶值速度。
因為算力設備是持續貶值的,技術發展速度越快,新一代的算力設備性能越強,算力成本越低,那麼老一代的算力設備的貶值速度也就越快。
如果今天智雲集團不帶腦子,直接發布了超高性能,同時售價還不高,運行成本也不高的新一代算力設備,那麼當天各大企業客戶的賬麵固定資產就得暴跌——這意味著他們之前花費高價采購的算力設備迅速貶值了。
基於這一點,智雲集團在量子綜合算力係統的性能、定價上采取了非常複雜且保守的策略,既要維持技術進步,進一步降低算力成本,持續推廣第二代人工智能技術的大範圍應用;同時還要控製算力成本的下跌過程,避免自
家的大量客戶出現現有算力資產巨額貶值,導致自家客戶大麵積資不抵債,甚至破產的情況。
人家客戶今年剛花了一百億美元采購你的算力設備,設備剛到貨冇多久,部署了還冇用幾個月呢,然後年底了你告訴它,這些算力設備現在隻值個五十億美元了,企業客戶的股東和董事會成員要瘋掉的!
貶值得這麼快,這會嚴重損害企業客戶采購算力設備的決心 -拿出來上百億美元采購算力設備,這對於99%的大型企業而言,那都是巨額投資,是需要經過慎重考慮才能夠做出的決策。
所以,算力設備這東西比較特殊,先進技術不能一下子就都拿出來——拿出來太超前,尤其是超過市場預期的算力設備技術,其他先不說,智雲集團的一大堆企業客戶得先瘋掉,搞不好就要引起大麵積的企業客戶經營危機甚
至破產。
今年的第四代智雲量子綜合算力係統也是如此——性能有所提升,算力成本有所下降,但是都在一個可控的幅度之內。
十二月的第二個周末,智雲集團正式發布了第四代智雲量子綜合算力係統。
這個第四代係統,最為核心的變化就是對操控量子比特的控製算法進行了優化,在超導量子芯片的物理比特冇有出現太大變化的情況下,對可控量子比特數量進行了提升。
所以,第四代算力係統,它采用的依舊是第五代超導量子芯片技術,連超導量子芯片的生產線都不帶變的,但是其高配型號的量子比特數量提升到了一萬兩千個,也就是YCL-55型超導量子計算機。
對比上一代高配型號的一萬個量子比特,提升了兩千個量子比特,性能有所提升,但是也冇到太誇張的程度!
它整體上,依舊是屬於第五代超導量子計算機技術——而智雲集團自用的YANC係統,現在主力使用的是第六代超導量子計算機,同時還在實驗性使用第七代超導量子計算機。
其中每一代的性能差距都是非常大的。
同時這個YCL-55超導量子計算機,其核心的超導量子芯片以及其他關鍵零配件的製造成本也在持續下降 -尤其是其中的超導量子芯片,依舊采用第五代超導量子芯片製造技術,而該技術對於智雲集團旗下的智雲微電子而
言,已經是屬於非常成熟的技術了。
尤其是良率提升得非常不錯,單枚芯片的平均製造成本已經下降到了大概三百萬元左右。
其他關鍵零配件的成本也下降得比較多!
因此該型號的超導量子計算機,雖然性能上更先進了,但實際製造成本比上一代產品還要更低一些。
這意味著毛利率還會進一步提升!
圍繞著YCL-55超導量子計算機,智雲集團還推出了搭配APO8500算力卡作為核心的GTL8500型服務器。
其中的APOD8500算力卡,它其實是APO8000算力卡的升級版本,核心設計變化不大,但是采用了更先進的N2L2工藝進行製造,同時在算法生態支持上進行了優化和升級。
至於更先進的APO9000算力卡,這種采用N1.5工藝的算力卡目前產能依舊比較有限,智雲集團自用了大部分,還要提供一部分給國防領域使用,所以暫時冇有產能對外銷售。
但是持續用老產品也不符合智雲集團割韭菜的需求,所以就把APO8000算力卡進行了升級,搞出來了一個APO85000算力卡,以此推出來專門搭配超導量子計算機使用的GTL8500服務器。
YCL-55超導量子計算機、GTL8500服務器,再加上一大堆光通信等配套設備,最終組成了一個量子綜合算力係統,即第四代智雲量子綜合算力係統裡的高配型號。
當然,還有一些中低配型號,這裡就略過不提了。
智雲集團發布了第四代智雲量子綜合算力係統的同時,還順帶發布了多種第二代人工智能生態開發軟件的升級版本,進一步完善了智雲量子軟件生態,讓各大企業客戶們降低人工智能技術的相關研發以及應用成本。
這個發布會上,還有一個重點引起外界普遍關注,尤其是讓一大群人工智能開發行業的中下層從業人員以及高校裡的人工智能專業的學生們歡慶的是:
智雲集團在這場發布會上,針對自家的第二代人工智能技術核心編程工具QDPM軟件,進行常規升級的同時,還對操作界麵,編程邏輯進行了簡化,以降低學習,使用門檻。
甚至還順帶發布了一套由上中下三冊組成,總頁數有五千多頁的技術說明文檔,可以作為學習使用QDPM工具的學習教材使用。
這一套技術說明文檔,引起了巨大的關注和討論,外界的從業人員一個個高興的很,很多人都說,智雲集團的那些變態們,總算乾了件人事!
為什麼?
因為在這之前,QDPM軟件的技術說明文檔,隻有三百多頁——而且裡麵充滿了大量晦澀難懂的專業詞彙以及數據公式。
想要看懂它,你最少也得先拿一個數學博士學位,或者本身數學功底極好的計算機博士學位,然後潛心研究幾年的前沿理論,翻閱無數論文資料,尤其是智雲科學旗下的數學期刊以及計算機期刊,需要把上麵發表過的至少幾
百篇專業前沿論文給吃透了。
然後你就可以嘗試著看懂這個技術說明文檔,並且根據這個技術說明文檔在QDPM工具上寫第二代人工智能的算法了。
那群智雲集團的工程師們,就冇考慮過外界那些普通工程師的技術水平,還以為人人都和他們一樣厲害呢。
所以,各大高校以及各大企業,除了頭部的極少數技術大佬外,冇人直接看這個技術說明文檔的,都是看各位大佬們‘翻譯’後的版本。
但是外界各高校、各企業自行翻譯的版本,存在著不少偏差——因為翻譯者對技術都有著自己的理解,同時各自的知識覆蓋麵也存在偏差,所以市麵上的很多QDPM工具的學習教材並不統一,甚至部分內容還彼此矛盾,各說
各有理,普通初學者還分不清誰對誰錯。
而這一次,智雲集團這邊為了進一步推廣第二代人工智能技術,尤其是為了推廣QDPM工具的普及,讓各大高校相關專業的學生也能夠更好的學習並掌握使用這個開發工具。
特地組織人手,編寫了一個極低水平的技術說明文檔出來,以充當各大高校裡普通人工智能專業學生的學習教材使用。
說實話,編寫這種足夠基礎的技術說明文檔,對於智雲集團的工程師而言難度並不小——寫起來非常難受。
怎麼說呢,他們經常會把很多東西給忽視掉——不是他們偷懶,而是這些很多東西對於他們來說是屬於非常基礎性的東西,而且周邊的同事也都懂,日常工作、交流的時候根本就不用專門寫出來,默認為大家都知道。
就跟之前那本三百多頁的技術說明文檔一樣,他們之前覺得寫的已經很基礎了。
如果還要更基礎一些,說實話,他們都有些不知道該怎麼編寫技術說明文檔了——總不能真的從基礎理論開始說吧,那可不是幾千頁的事了,而是幾櫃子書和論文的事了。
最後,他們特地找了一批清北的計算機學生當意見反饋者——以他們能夠看懂為標準進行新的技術說明文檔。
當然,即便如此,其實這個技術說明文檔,對於普通學生而言也不好理解,後續依舊需要下苦工進行學習,後續才能夠熟練使用QDPM工具,寫出來一些堪用的算法的。
清北計算機係的學生能看懂,不代表普通學校裡的計算機學生也能夠看懂!