第164章 最后一块短板
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第164章 最后一块短板(第 3/3 页)
还有隔壁的海康威视,早几年也是这个情况——一套监控卖那么贵,之所以卖不出去,不是因为它比竞争对手大华家卖得贵,而是因为多装这几套监控的成本,比多雇佣一个保安都贵了,才卖不出去。这两年成本下来了,那些精明的企业主才开始多装监控少雇保安。”
马风的见识还是很广博的,他做电商起家,各行各业都了解一点。听了丁三石举的例子,他马上就想通了。
人工智能的普及,说到底是跟人力成本在PK价钱,不是跟同行PK价钱。比人便宜才有资本家用。
于是他诚恳地追问顾诚:“那小顾你觉得,有什么快速降低人工智能运算成本的办法呢?总不能让我们去投资英特尔,指望硬件厂商把单位计算效能的CPU价钱加速猛降下来吧?”
“当然不是。”顾诚端起茶杯,作势喝了一口,表情很淡定,“首先,CPU的架构模式,处理深度学习算法需要的并行数据处理时,效率还是太低了。就算要在硬件上下手,也不该找英特尔。”
应该找英伟达,但是这句话顾诚就敝帚自珍了,没必要告诉马风和丁三石。
他从02年就收购了AGIEA公司,在人工智能用GPU领域的布局,已经占到了先机。未来不管是挖英伟达的技术团队、积累技术储备,还是直接想办法到英伟达投资,都很灵活。
这事儿,他自己就能做,不需要马风和丁三石的配合。
他今天需要说出来的,都是些他不愿意啃的硬骨头。
“其次,即使不在硬件的物理指标上争取跨越式发展,我们还可以在资源配置效率上做文章——这个解决方案,就叫做云计算。利用未来网络的进一步便利,把各大互联网公司的数据中心整合起来。
或者让专门的服务器/数据托管公司形成虚拟服务器/虚拟数据中心的架构,实时优化调度计算资源,把闲置的计算力量以一个相对较低的价格临时、分时租赁给出现处理需求的人工智能公司——用这些招数,可以轻松做到在硬件物理性能没有飞跃的情况下,靠优化配置节约数倍的计算资源成本。”
“你说的这招,目前技术上实现得了?”马风和丁三石异口同声地狐疑道。
顾诚淡定地耸耸肩:“比较难,但是已经有机会——年初的时候,英特尔公司就开始力推双核CPU处理器了,对多线程计算的分配效率和架构也做出了很大优化。我们公司,目前就基于此基础,尝试了内部代码编译服务器的‘分布式编译’架构。你们不信的话可以去参观一下。”
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