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甲骨文埃里森: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
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-09-17 13:15:16   瀏覽:1847次  

導(dǎo)讀:甲骨文聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長埃里森(Larry Ellison) (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...

甲骨文聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長埃里森(Larry Ellison)

“(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。”全球數(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。

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(diǎn)。你拿的還不夠;我們需要你多收點(diǎn)錢,拜托,”埃里森在電話會議上說,最后,“一切順利,成功了。”

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。“這些往往是非常專業(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。”

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(dú)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(yùn)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(yùn)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(yùn)行速度快得多的域網(wǎng)絡(luò)。如果你的運(yùn)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(diǎn)。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(fèi)更少的錢來運(yùn)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(diǎn)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。現(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(yùn)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(yùn)行。我們在MicrosoftPC 上運(yùn)行。我們在 Hewlett Packard 機(jī)器上運(yùn)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(yùn)行。這非常重要,這樣我們的客戶就可以在任何環(huán)境中運(yùn)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MicrosoftAzure 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(diǎn)。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(yùn)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(diǎn)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)生診斷不同的疾玻當(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(dú)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(dú)收費(fèi)。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(dú)收取所有費(fèi)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(fèi)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(diǎn)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。它恰好位于您擁有的建筑物中,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(yùn)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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