第705章 只有一個國家才能養得起智雲
第705章 只有一個國家才能養得起智雲
二月下旬，智雲集團總部。
徐申學主持召開了開年後的第一輪集團戰略會議，會議的主要議題和每年開春後的戰略會議差不多，都是商討、敲定今年的一些戰略業務方向和調整。
不過今年智雲集團不會有太大動作，旗下各產品業務線都是按部就班的發展，新推出的產品都是常規升級，不會發布一些新的黑科技產品。
當然，即便是現有業務的常規升級和調整也是很重要的————現有業務的營收規模非常大，加起來得有一萬多億美元的營收規模呢。
在會議上，徐申學親自敲定了多個方向的主要業務升級方向。
其中重點關注的是算力設備的產能提升問題————因為目前智雲集團里最為重要的核心業務，已經從昔日的智能終端變成了算力設備。
算力設備業務不僅僅營收大，更關鍵的是毛利潤實在太高，哪怕是算上高成本的量子計算機之後依舊有超過百分之八十的毛利潤。
算力設備業務的超高毛利潤，給智雲集團帶來了大量可以動用的現金，用以支撐耗資龐大的算力設施基礎投入，半導體製造設施投入、量子計算製造的基礎投入，還有同樣花錢的各種研發投入。
基於算力設備業務的重要性，徐申學一向都是非常重視的，而現在更重視。
徐申學在會議上強調，要加大外銷的YCL—51以及YCL—52量子計算機以及自用的YCL—61量子計算機的產能，同時要加大AP07000算力卡、AP06000H算力卡的產能。
以滿足日益增加的集團自用需求和外部市場需求。
自用需求先不去說，且說外部市場需求，當下人工智慧市場已經在智雲集團的主導下，進入了量子人工智慧時代，各大企業研發的新人工智慧或者是直接應用部署智雲集團開放的人工智慧模型，都是基於量子計算特性的新一代人工智慧算法模型。
這大幅度刺激了市場對智雲量子綜合算力系統的需求！
目前智雲集團囤積還沒有交付的量子綜合算力系統的訂單總金額，已經超過了一萬億美元，按照自前的產能來算，最快也要加班加點生產兩年半才能夠完成交付。
但是這兩年半里，還有大量的新訂單正在持續不斷的湧入。
湧入的新訂單里除了一些在人工智慧領域裡有強悍技術的高科技巨頭，如谷狗，臉書，水果，微軟，特斯拉，益海科技，企鵝，阿里，華威等企業外，還有其他行業里的大型企業也正在加速布局新一代人工智慧模型。
智雲集團所推動的人工智慧應用，可從來都不是只局限於網際網路應用行業，而是廣泛應用各種行業，包括工業製造、交通、航空、金融、汽車、機器人等各領域。
普通人日常接觸比較多的一些網際網路應用，如生成式AI所演變來的生成視頻、生成文字、生成代碼、翻譯以及對話等那只是新一代人工智慧技術應用的一小部分而已————甚至都只能算是不算重要的一部分。
比較重要的是智慧機器人行業、智能電動車行業、工業製造等行業。
光是一個智慧機器人行業就足以催生每年五千億美元以上，甚至未來有可能達到萬億美元級別的龐大市場。
智雲集團、海藍汽車集團、谷狗公司這三家公司都已經推出了智慧機器人，同時市場傳聞水果以及特斯拉這兩家公司的智慧機器人業務也在進行最後的技術衝刺。
同時國內這邊也湧現了一些智慧機器人研發團隊，有些是技術實力很不錯的創新公司，有些則是華威，比亞迪等大企業投資研發的技術團隊。
大企業、創業團隊都圍繞著智慧機器人這個賽道進行衝刺————這個龐大的賽道市場規模太大，太吸引人了。
更重要的是基於量子計算的新一代人工智慧技術，已經足以滿足智慧機器人的技術要求————以前只有智雲集團這個BUG一樣的企業可以玩，但是現在谷狗公司在新一代人工智慧技術上獲得的技術突破，讓他們也看到了希望。
智雲集團那邊他們不敢比，也沒法比，但是谷狗公司既然也可以搞出來，那麼他們就會覺得自己也行————
所以去年年底開始，全球資本市場圍繞著智慧機器人的投資力度大幅度增加。
而這些投資，相當多一部分最後都會變成在算力硬體上的投資，換句話說會變成智雲量子綜合算力系統的訂單。
沒有智雲量子綜合算力系統，可沒辦法玩新一代人工智慧技術，而沒有新一代人工智慧技術就搞不來智慧機器人。
所以，在智慧機器人行業里，智雲量子綜合算力系統是前置底層需求——有這東西，才有後續一系列的推進。
此外智能電動車行業里，對量子綜合算力系統的需求量也非常大————儘管目前市場上有著智雲集團提供的L3級別的EYEQ方案，但是這個方案可不便宜，而且各大車企也覺得一直用智雲集團的EYEQ方案會受制於人————倒不是怕被卡脖子，而是那些車企很難讓智雲集團這邊的技術團隊配合他們進行針對性的改動，進而導致各家車企的L3級別智能駕駛模塊同質化非常嚴重。
當下汽車市場裡，L3級別的智能駕駛只有兩個，一個是海藍汽車的L3智能駕駛，另外一個就是智雲集團的EYEQ方案·——暫時不存在第三個技術解決方案。
但是現在，新一代人工智慧技術的成熟和應用，也讓這些車企們看到了尋求更多技術解決方案的機會，不管是自研還是合作都可以。
特斯拉那邊是典型，他們採購了大量的智雲量子綜合算力系統，積極推進研發自己的L3級別的智能駕駛系統。
然後國內的華威也在搞L3級別的智能駕駛平台，然後和各車企合作的模式進行推廣。
此外國內的其他車企，如比亞迪，大米汽車，威酷電子集團的小藍汽車以及其他一些傳統或新勢力車企，都在搞自己的L3級別智能駕駛平台。
國外的各大車企也不例外。
所以，就可以看見很奇怪的一幕，各大車企都在大規模採購智雲量子綜合算力系統，部署自己的量子綜合算力中心，同時招募各類人工智慧技術人才，以研發自己的L3級別智能駕駛，乃至展望未來的L4級別的自動駕駛技術。
不過L4級別的自動駕駛技術，這東西是屬於典型的黑科技類別————並不是單純用了的量子計算機後就能夠搞出來的，裡頭的算法技術要求非常高。
嚴格意義上來說，目前全球範圍內只有智雲集團旗下的人工智慧研究院，才能夠提供這種底層核心算法————
海藍汽車的L4級別自動駕駛技術，也是早年獲得的人工智慧研究院的底層核心算法，依託這套核心算法又折騰了很長一段時間，這才能夠搞出來的。
當年為了這套算法以及後續的技術更新支持，海藍汽車集團足足付出了百分之三十的股份呢。
其他企業想要搞出來L3級別的智能駕駛，砸錢挖人，只要投入足夠大，運氣稍微好一些，那麼還是有可能搞出來的。
但是L4級別的自動駕駛，短時間內，甚至很長一段時間內都不太可能！
如果有什麼企業能夠搞出來L4級別的自動駕駛技術，那麼也意味著它們在人工智慧核心技術上，技術積累已經能夠比肩三四年前的智雲集團了————而這可能性不大。
理由很簡單，它們沒有林安東教授！
準確的說是使用了S級別科研名額的林安東教授！
不管如何，當下的智能電動車行業都在大規模的採購智雲量子算力系統，這給智雲集團帶來了大量的訂單。
谷狗代表的低性能智慧機器人以及L3級別智能電動車，這是兩個比較典型基於量子計算特性的新一代人工智慧應用。
除了這兩個行業，還有其他大量行業都在用。
所以，智雲集團的智雲量子綜合算力系統，持續爆滿，供不應求！
在年後的戰略會議上，徐申學指示相關業務部門要加大相關的量子晶片以及AP07000的產能。
第一代以及第二代量子綜合算力系統，是嚴重依賴這兩個硬體的。
在量子晶片的產能上，智雲微電子方面則是承諾，今年的第五代量子晶片產能將會攀升到五千枚，五千枚第五代量子晶片，可以用於製造五千台YCL—51/52/53這三款量子計算機。
五千台量子計算機，按照每台量子計算機搭配一百台GTL系列伺服器，則是需要五十萬台GTL1.5或GTL2伺服器，而每台GTL系列伺服器需要八張AP07000算力卡或AP06000H算力。
這意味著，需要超過四百萬張的AP06000H算力卡或AP07000算力卡。
五千台量子計算機再加上四百萬張的AP06000H/AP07000，可以組成五千套標準的智雲量子綜合算力單元。
這五千套標準的算力單元，價值達到四千多億美元。
智雲集團的智雲量子綜合算力系統很貴的，按照配置不同，每標準單元售價在七千五百萬美元到一億一千萬美元之間。
所以這些算力系統的產能爬升，將能有效提升智雲集團在算力硬體設備業務上的營收以及利潤。
但是這些產能爬升也不容易————尤其是智雲微電子那邊的量子晶片工廠產能爬升難度非常大。
量子晶片的製造難度太高，本來生產速度就很低，而且良率也不太行。
而且智雲微電子的生產任務里也不僅僅是第五代量子晶片和外銷的APO系列算力卡————它還需要優先保障集團內部需求的第六代量子晶片以及AP07000自用版本算力卡的需求。
按照智雲集團的內部算力設施建設規劃，今年智雲集團內部至少需要大概兩千套的YANC算力系統，都是採用YCL—61量子計算機的。
之所以部署兩千套，而不是更多，純粹是因為YCL—61量子計算機的產量不夠高。
目前第六代量子晶片的產量慘不忍睹，哪怕是經過持續的技術攻關，目前的第六代量子晶片的年產能也就兩千三百片左右。
然後基於第六代量子晶片的產能，智雲集團每年生產製造兩千三百套第二代YANC系統。
其中三百套還需要提供給相關機構，當下一堆國防人工智慧技術應用以及研發，也需要YANC算力系統的，這三百套YANC系統是少不了的。
扣除相關機構的三百套需求，智雲集團自用的就剩下兩千套了。
每一套第二代YANC算力系統，除了第六代量子計算機搭配GTL自用版伺服器外，同時還要額外搭配大量的神經擬態算力伺服器。
後兩者所需要的AP07000自用版算力卡以及新一代的第七代神經擬態晶片，產能也很緊張。
第二代YANC算力系統里的很多核心零配件，都是當下最頂級的黑科技，製造極為困難，從而導致產量低，成本高。
不過即便如此，智雲集團也正在大規模部署第二代YANC算力系統，用來取代早期曾經大規模部署的GPU算力中心————旨在用有限的電能提供更多的算力。
智雲集團玩人工智慧十幾年，早期那些年部署的GPU算力中心規模極為龐大。
那些老舊的APO系列顯卡組成的大量傳統純GPU算力中心，現在已經跟不上時代了。
對比YANC系統，這些純GPU算力中心的每單位算力的性價比極差，而且還非常耗電————
單純的算力成本其實都還能忍受，智雲集團不差錢，但是每單位算力的耗電量太多就不能忍受了。
因為智雲集團所能獲得的電力供應是有限的，並不是智雲集團想要多少電力供應就能有多少的————加錢都不行，國內的電力基礎設施建設進度跟不上，而國內其他行業，居民部門也都需要用電，智雲集團所能獲得的電力配額也是有限的，不可能把國內的電力都拿來給你智雲集團用的。
智雲集團的耗電量是非常誇張的，去年的時候，智雲集團旗下在國內的各子公司的耗電量，加起來大概有六千億千瓦時。
包括常規數據中心、超級計算機、人工智慧算力中心、半導體製造、量子晶片製造等。
其中的人工智慧算力中心以及半導體製造是耗電大戶。
而且這還不是終點，根據智雲集團的建設規劃，主要是YANC建設、先進半導體擴產、量子晶片製造擴產等業務，今年大約還要新增一千五百億千瓦時的耗電量，明年還會繼續增加。
大概三年後，智雲集團的耗電量預計會達到驚人的一萬億千瓦時——.——
一萬億千瓦時電量，大概相當日本全國的發電量。
也就是說，日本全國的發電量，也就勉強夠用來支撐智雲集團這巨無霸企業的正常運營。
因為耗電量實在太大，放眼全球，其實也只有國內才有如此強悍的基礎工業以及建設能力，能夠支撐智雲集團這種巨無霸高科技企業的正常運轉————
其換成其他國家，智雲集團分分鐘得完蛋————因為不管是日本，還是歐洲又或者是美國，根本就支撐不了智雲集團的龐大耗電量、
人工智慧以及先進位造，除了比技術，還要比基礎設施，比發電量的！
沒電，是玩不轉智雲集團這種頂級黑科技企業的！
想要培養，支持發展智雲集團這種級別的高科技企業，是需要家底極為雄厚的，除了國內外其他任何一個國家都不可能做到。
比如把智雲集團放在美國·————那完蛋了，美國一年也才四五萬億千瓦時的發電量，智雲集團一家就能用掉四分之一，那還玩個屁。
不過饒是國內如此強悍的基礎建設能力，在支撐智雲集團這種頂級黑科技企業的高速發展上依舊感受到了巨大的壓力！
智雲集團就像是一個電力黑洞，電力企業再多的電力供應它都能一口吞下，然後繼續高喊：我要電，我要更多的電————
為了滿足智雲集團的龐大耗電量，同時還有國內其他行業的高速發展需求的龐大耗電量以及居民生活水平提升而大幅度提升的居民用電量。
現在國內的電力行業現在是開足馬力新增各種發電設施，什麼水電站，火電站，太陽能發電，風電全都上————各種新增的發電項目數不勝數。
但是這依舊不夠用————其實電量這東西，是永遠都不夠用的，再多都能用掉。
因為電力供應的限制，智雲集團必須把有限的電力供應發揮出最大的效果！
這些純GPU算力中心最關鍵的是還不具備量子計算特性，已經無法滿足智雲集團的各種人工智慧技術的研發以及應用技術需求了。
所以早期大量部署的AP0系列顯卡的算力中心，目前正在迅速淘汰當中。
其實不僅僅智雲集團自己淘汰，其他企業也在淘汰早期型號的APO算力卡。
因為其他企業用電更緊張，智雲集團這種巨無霸企業在國內這個基本盤裡用電都受到極大的限制，其他企業更不用說了，電力供應是繞不過去的巨大限制。
有限電力供應的前提下，他們也想要用有限的電力供應獲得更多的算力。
目的和想法都和智雲集團比較類似，這也導致了大量的早期型號的APO算力卡正在迅速退役。
這，又增加了智雲量子綜合算力系統的市場需求————其他企業退役早期的人工智慧算力中心，並不是他們不玩人工智慧了，而是想要用智雲量子綜合算力系統來代替早期的GPU算力中心。
智雲集團的智雲量子綜合算力系統，現在以及未來很多年內的市場需求都將會非常龐大。
而且是全球範圍內的人工智慧技術發展的越好，應用越廣泛，智雲集團的量子綜合算力系統的市場需求也就越大。
智雲集團未來多年的算力設備業務，都會維持這種龐大的營收規模。
所以徐申學對算力設備業務這一塊還是比較放心的，而其他幾個核心業務，如智能終端、智慧機器人、虛擬設備也都維持正常發展節奏，也不需要徐申學進行太多的額外干涉。
唯一需要徐申學比較重視的就是即將舉行的春季發布會裡，預計發布的新一代的虛擬設備以及部分智能終端產品了。
這些業務的營收也不是個小數目，所以徐申學也親自關注了一番，不過徐申學並不打算親自主持這個發布會，後續的供應鏈問題以及市場營銷問題，會有顧之明、季成河等智雲集團的高級管理層負責。
開完戰略會議後，徐申學則是把目光投向到了自己的科研系統上。
經過長時間的積累，現在徐申學手頭上又多了一百多萬的成就點，徐申學打算用其中的一百萬成就點兌換一個新的SS級別的科研名額。
這個新兌換的SS級別科研名額，將會成為徐申學手中的第五個。
而這個第五個SS級別的科研名額給誰用，徐申學還需要仔細斟酌，這個候選人必須是頂級天才，這樣才能夠發揮出來S級別科研名額的巨大增幅效果————
SS級別科研名額在徐申學看來，其最大的效果並不是單純的提升一個科學家的能力，而是給本來就屬於頂級的科學家打破人類極限。
製造超人類科學家，這才是SS級別科研名額的正確打開方式！
所以SS級別科研名額的候選人，必須本身就是屬於人類天花板的那種頂級科學家。
其次，這個候選人從事的研究領域，必須是重要而關鍵的領域，比如可控核聚變，航天，量子計算機、半導體、材料學、人工智慧等一些關鍵應用領域或者是數學以及理論物理等前沿理論領域。
只有這些關鍵領域才能夠配得上S級別科研名額！
再次，還要確保這個候選人是屬於徐申學旗下企業的科學家，這個很簡單，因為只有徐申學控股的企業所屬員工，才能使用科研名額，其他人也用不了。
最後，還需要確保這個候選人的性格以及三觀得正常，不能找那種性格偏激或者是對社會、對人類有負面情緒的那種人，不然的話培養出來一個叛國天才科學家，或者反人類天才科學家，那就不好玩了————雖然能夠有各種安保措施能確保安全，但是出現這種事也很噁心不是，所以高級別的科研名額也是需要進行各種審核的。
SS級別的科研名額的資格審核，那更嚴苛！
畢竟SS級別科研名額太寶貴，這麼多年來，徐申學到現在為止一共也就積攢了五個S級別科研名額而已。
每一個SS級別科研名額的使用，都必須慎之又慎！
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二月下旬，智雲集團總部。
徐申學主持召開了開年後的第一輪集團戰略會議，會議的主要議題和每年開春後的戰略會議差不多，都是商討、敲定今年的一些戰略業務方向和調整。
不過今年智雲集團不會有太大動作，旗下各產品業務線都是按部就班的發展，新推出的產品都是常規升級，不會發布一些新的黑科技產品。
當然，即便是現有業務的常規升級和調整也是很重要的————現有業務的營收規模非常大，加起來得有一萬多億美元的營收規模呢。
在會議上，徐申學親自敲定了多個方向的主要業務升級方向。
其中重點關注的是算力設備的產能提升問題————因為目前智雲集團里最為重要的核心業務，已經從昔日的智能終端變成了算力設備。
算力設備業務不僅僅營收大，更關鍵的是毛利潤實在太高，哪怕是算上高成本的量子計算機之後依舊有超過百分之八十的毛利潤。
算力設備業務的超高毛利潤，給智雲集團帶來了大量可以動用的現金，用以支撐耗資龐大的算力設施基礎投入，半導體製造設施投入、量子計算製造的基礎投入，還有同樣花錢的各種研發投入。
基於算力設備業務的重要性，徐申學一向都是非常重視的，而現在更重視。
徐申學在會議上強調，要加大外銷的YCL—51以及YCL—52量子計算機以及自用的YCL—61量子計算機的產能，同時要加大AP07000算力卡、AP06000H算力卡的產能。
以滿足日益增加的集團自用需求和外部市場需求。
自用需求先不去說，且說外部市場需求，當下人工智慧市場已經在智雲集團的主導下，進入了量子人工智慧時代，各大企業研發的新人工智慧或者是直接應用部署智雲集團開放的人工智慧模型，都是基於量子計算特性的新一代人工智慧算法模型。
這大幅度刺激了市場對智雲量子綜合算力系統的需求！
目前智雲集團囤積還沒有交付的量子綜合算力系統的訂單總金額，已經超過了一萬億美元，按照自前的產能來算，最快也要加班加點生產兩年半才能夠完成交付。
但是這兩年半里，還有大量的新訂單正在持續不斷的湧入。
湧入的新訂單里除了一些在人工智慧領域裡有強悍技術的高科技巨頭，如谷狗，臉書，水果，微軟，特斯拉，益海科技，企鵝，阿里，華威等企業外，還有其他行業里的大型企業也正在加速布局新一代人工智慧模型。
智雲集團所推動的人工智慧應用，可從來都不是只局限於網際網路應用行業，而是廣泛應用各種行業，包括工業製造、交通、航空、金融、汽車、機器人等各領域。
普通人日常接觸比較多的一些網際網路應用，如生成式AI所演變來的生成視頻、生成文字、生成代碼、翻譯以及對話等那只是新一代人工智慧技術應用的一小部分而已————甚至都只能算是不算重要的一部分。
比較重要的是智慧機器人行業、智能電動車行業、工業製造等行業。
光是一個智慧機器人行業就足以催生每年五千億美元以上，甚至未來有可能達到萬億美元級別的龐大市場。
智雲集團、海藍汽車集團、谷狗公司這三家公司都已經推出了智慧機器人，同時市場傳聞水果以及特斯拉這兩家公司的智慧機器人業務也在進行最後的技術衝刺。
同時國內這邊也湧現了一些智慧機器人研發團隊，有些是技術實力很不錯的創新公司，有些則是華威，比亞迪等大企業投資研發的技術團隊。
大企業、創業團隊都圍繞著智慧機器人這個賽道進行衝刺————這個龐大的賽道市場規模太大，太吸引人了。
更重要的是基於量子計算的新一代人工智慧技術，已經足以滿足智慧機器人的技術要求————以前只有智雲集團這個BUG一樣的企業可以玩，但是現在谷狗公司在新一代人工智慧技術上獲得的技術突破，讓他們也看到了希望。
智雲集團那邊他們不敢比，也沒法比，但是谷狗公司既然也可以搞出來，那麼他們就會覺得自己也行————
所以去年年底開始，全球資本市場圍繞著智慧機器人的投資力度大幅度增加。
而這些投資，相當多一部分最後都會變成在算力硬體上的投資，換句話說會變成智雲量子綜合算力系統的訂單。
沒有智雲量子綜合算力系統，可沒辦法玩新一代人工智慧技術，而沒有新一代人工智慧技術就搞不來智慧機器人。
所以，在智慧機器人行業里，智雲量子綜合算力系統是前置底層需求——有這東西，才有後續一系列的推進。
此外智能電動車行業里，對量子綜合算力系統的需求量也非常大————儘管目前市場上有著智雲集團提供的L3級別的EYEQ方案，但是這個方案可不便宜，而且各大車企也覺得一直用智雲集團的EYEQ方案會受制於人————倒不是怕被卡脖子，而是那些車企很難讓智雲集團這邊的技術團隊配合他們進行針對性的改動，進而導致各家車企的L3級別智能駕駛模塊同質化非常嚴重。
當下汽車市場裡，L3級別的智能駕駛只有兩個，一個是海藍汽車的L3智能駕駛，另外一個就是智雲集團的EYEQ方案·——暫時不存在第三個技術解決方案。
但是現在，新一代人工智慧技術的成熟和應用，也讓這些車企們看到了尋求更多技術解決方案的機會，不管是自研還是合作都可以。
特斯拉那邊是典型，他們採購了大量的智雲量子綜合算力系統，積極推進研發自己的L3級別的智能駕駛系統。
然後國內的華威也在搞L3級別的智能駕駛平台，然後和各車企合作的模式進行推廣。
此外國內的其他車企，如比亞迪，大米汽車，威酷電子集團的小藍汽車以及其他一些傳統或新勢力車企，都在搞自己的L3級別智能駕駛平台。
國外的各大車企也不例外。
所以，就可以看見很奇怪的一幕，各大車企都在大規模採購智雲量子綜合算力系統，部署自己的量子綜合算力中心，同時招募各類人工智慧技術人才，以研發自己的L3級別智能駕駛，乃至展望未來的L4級別的自動駕駛技術。
不過L4級別的自動駕駛技術，這東西是屬於典型的黑科技類別————並不是單純用了的量子計算機後就能夠搞出來的，裡頭的算法技術要求非常高。
嚴格意義上來說，目前全球範圍內只有智雲集團旗下的人工智慧研究院，才能夠提供這種底層核心算法————
海藍汽車的L4級別自動駕駛技術，也是早年獲得的人工智慧研究院的底層核心算法，依託這套核心算法又折騰了很長一段時間，這才能夠搞出來的。
當年為了這套算法以及後續的技術更新支持，海藍汽車集團足足付出了百分之三十的股份呢。
其他企業想要搞出來L3級別的智能駕駛，砸錢挖人，只要投入足夠大，運氣稍微好一些，那麼還是有可能搞出來的。
但是L4級別的自動駕駛，短時間內，甚至很長一段時間內都不太可能！
如果有什麼企業能夠搞出來L4級別的自動駕駛技術，那麼也意味著它們在人工智慧核心技術上，技術積累已經能夠比肩三四年前的智雲集團了————而這可能性不大。
理由很簡單，它們沒有林安東教授！
準確的說是使用了S級別科研名額的林安東教授！
不管如何，當下的智能電動車行業都在大規模的採購智雲量子算力系統，這給智雲集團帶來了大量的訂單。
谷狗代表的低性能智慧機器人以及L3級別智能電動車，這是兩個比較典型基於量子計算特性的新一代人工智慧應用。
除了這兩個行業，還有其他大量行業都在用。
所以，智雲集團的智雲量子綜合算力系統，持續爆滿，供不應求！
在年後的戰略會議上，徐申學指示相關業務部門要加大相關的量子晶片以及AP07000的產能。
第一代以及第二代量子綜合算力系統，是嚴重依賴這兩個硬體的。
在量子晶片的產能上，智雲微電子方面則是承諾，今年的第五代量子晶片產能將會攀升到五千枚，五千枚第五代量子晶片，可以用於製造五千台YCL—51/52/53這三款量子計算機。
五千台量子計算機，按照每台量子計算機搭配一百台GTL系列伺服器，則是需要五十萬台GTL1.5或GTL2伺服器，而每台GTL系列伺服器需要八張AP07000算力卡或AP06000H算力。
這意味著，需要超過四百萬張的AP06000H算力卡或AP07000算力卡。
五千台量子計算機再加上四百萬張的AP06000H/AP07000，可以組成五千套標準的智雲量子綜合算力單元。
這五千套標準的算力單元，價值達到四千多億美元。
智雲集團的智雲量子綜合算力系統很貴的，按照配置不同，每標準單元售價在七千五百萬美元到一億一千萬美元之間。
所以這些算力系統的產能爬升，將能有效提升智雲集團在算力硬體設備業務上的營收以及利潤。
但是這些產能爬升也不容易————尤其是智雲微電子那邊的量子晶片工廠產能爬升難度非常大。
量子晶片的製造難度太高，本來生產速度就很低，而且良率也不太行。
而且智雲微電子的生產任務里也不僅僅是第五代量子晶片和外銷的APO系列算力卡————它還需要優先保障集團內部需求的第六代量子晶片以及AP07000自用版本算力卡的需求。
按照智雲集團的內部算力設施建設規劃，今年智雲集團內部至少需要大概兩千套的YANC算力系統，都是採用YCL—61量子計算機的。
之所以部署兩千套，而不是更多，純粹是因為YCL—61量子計算機的產量不夠高。
目前第六代量子晶片的產量慘不忍睹，哪怕是經過持續的技術攻關，目前的第六代量子晶片的年產能也就兩千三百片左右。
然後基於第六代量子晶片的產能，智雲集團每年生產製造兩千三百套第二代YANC系統。
其中三百套還需要提供給相關機構，當下一堆國防人工智慧技術應用以及研發，也需要YANC算力系統的，這三百套YANC系統是少不了的。
扣除相關機構的三百套需求，智雲集團自用的就剩下兩千套了。
每一套第二代YANC算力系統，除了第六代量子計算機搭配GTL自用版伺服器外，同時還要額外搭配大量的神經擬態算力伺服器。
後兩者所需要的AP07000自用版算力卡以及新一代的第七代神經擬態晶片，產能也很緊張。
第二代YANC算力系統里的很多核心零配件，都是當下最頂級的黑科技，製造極為困難，從而導致產量低，成本高。
不過即便如此，智雲集團也正在大規模部署第二代YANC算力系統，用來取代早期曾經大規模部署的GPU算力中心————旨在用有限的電能提供更多的算力。
智雲集團玩人工智慧十幾年，早期那些年部署的GPU算力中心規模極為龐大。
那些老舊的APO系列顯卡組成的大量傳統純GPU算力中心，現在已經跟不上時代了。
對比YANC系統，這些純GPU算力中心的每單位算力的性價比極差，而且還非常耗電————
單純的算力成本其實都還能忍受，智雲集團不差錢，但是每單位算力的耗電量太多就不能忍受了。
因為智雲集團所能獲得的電力供應是有限的，並不是智雲集團想要多少電力供應就能有多少的————加錢都不行，國內的電力基礎設施建設進度跟不上，而國內其他行業，居民部門也都需要用電，智雲集團所能獲得的電力配額也是有限的，不可能把國內的電力都拿來給你智雲集團用的。
智雲集團的耗電量是非常誇張的，去年的時候，智雲集團旗下在國內的各子公司的耗電量，加起來大概有六千億千瓦時。
包括常規數據中心、超級計算機、人工智慧算力中心、半導體製造、量子晶片製造等。
其中的人工智慧算力中心以及半導體製造是耗電大戶。
而且這還不是終點，根據智雲集團的建設規劃，主要是YANC建設、先進半導體擴產、量子晶片製造擴產等業務，今年大約還要新增一千五百億千瓦時的耗電量，明年還會繼續增加。
大概三年後，智雲集團的耗電量預計會達到驚人的一萬億千瓦時——.——
一萬億千瓦時電量，大概相當日本全國的發電量。
也就是說，日本全國的發電量，也就勉強夠用來支撐智雲集團這巨無霸企業的正常運營。
因為耗電量實在太大，放眼全球，其實也只有國內才有如此強悍的基礎工業以及建設能力，能夠支撐智雲集團這種巨無霸高科技企業的正常運轉————
其換成其他國家，智雲集團分分鐘得完蛋————因為不管是日本，還是歐洲又或者是美國，根本就支撐不了智雲集團的龐大耗電量、
人工智慧以及先進位造，除了比技術，還要比基礎設施，比發電量的！
沒電，是玩不轉智雲集團這種頂級黑科技企業的！
想要培養，支持發展智雲集團這種級別的高科技企業，是需要家底極為雄厚的，除了國內外其他任何一個國家都不可能做到。
比如把智雲集團放在美國·————那完蛋了，美國一年也才四五萬億千瓦時的發電量，智雲集團一家就能用掉四分之一，那還玩個屁。
不過饒是國內如此強悍的基礎建設能力，在支撐智雲集團這種頂級黑科技企業的高速發展上依舊感受到了巨大的壓力！
智雲集團就像是一個電力黑洞，電力企業再多的電力供應它都能一口吞下，然後繼續高喊：我要電，我要更多的電————
為了滿足智雲集團的龐大耗電量，同時還有國內其他行業的高速發展需求的龐大耗電量以及居民生活水平提升而大幅度提升的居民用電量。
現在國內的電力行業現在是開足馬力新增各種發電設施，什麼水電站，火電站，太陽能發電，風電全都上————各種新增的發電項目數不勝數。
但是這依舊不夠用————其實電量這東西，是永遠都不夠用的，再多都能用掉。
因為電力供應的限制，智雲集團必須把有限的電力供應發揮出最大的效果！
這些純GPU算力中心最關鍵的是還不具備量子計算特性，已經無法滿足智雲集團的各種人工智慧技術的研發以及應用技術需求了。
所以早期大量部署的AP0系列顯卡的算力中心，目前正在迅速淘汰當中。
其實不僅僅智雲集團自己淘汰，其他企業也在淘汰早期型號的APO算力卡。
因為其他企業用電更緊張，智雲集團這種巨無霸企業在國內這個基本盤裡用電都受到極大的限制，其他企業更不用說了，電力供應是繞不過去的巨大限制。
有限電力供應的前提下，他們也想要用有限的電力供應獲得更多的算力。
目的和想法都和智雲集團比較類似，這也導致了大量的早期型號的APO算力卡正在迅速退役。
這，又增加了智雲量子綜合算力系統的市場需求————其他企業退役早期的人工智慧算力中心，並不是他們不玩人工智慧了，而是想要用智雲量子綜合算力系統來代替早期的GPU算力中心。
智雲集團的智雲量子綜合算力系統，現在以及未來很多年內的市場需求都將會非常龐大。
而且是全球範圍內的人工智慧技術發展的越好，應用越廣泛，智雲集團的量子綜合算力系統的市場需求也就越大。
智雲集團未來多年的算力設備業務，都會維持這種龐大的營收規模。
所以徐申學對算力設備業務這一塊還是比較放心的，而其他幾個核心業務，如智能終端、智慧機器人、虛擬設備也都維持正常發展節奏，也不需要徐申學進行太多的額外干涉。
唯一需要徐申學比較重視的就是即將舉行的春季發布會裡，預計發布的新一代的虛擬設備以及部分智能終端產品了。
這些業務的營收也不是個小數目，所以徐申學也親自關注了一番，不過徐申學並不打算親自主持這個發布會，後續的供應鏈問題以及市場營銷問題，會有顧之明、季成河等智雲集團的高級管理層負責。
開完戰略會議後，徐申學則是把目光投向到了自己的科研系統上。
經過長時間的積累，現在徐申學手頭上又多了一百多萬的成就點，徐申學打算用其中的一百萬成就點兌換一個新的SS級別的科研名額。
這個新兌換的SS級別科研名額，將會成為徐申學手中的第五個。
而這個第五個SS級別的科研名額給誰用，徐申學還需要仔細斟酌，這個候選人必須是頂級天才，這樣才能夠發揮出來S級別科研名額的巨大增幅效果————
SS級別科研名額在徐申學看來，其最大的效果並不是單純的提升一個科學家的能力，而是給本來就屬於頂級的科學家打破人類極限。
製造超人類科學家，這才是SS級別科研名額的正確打開方式！
所以SS級別科研名額的候選人，必須本身就是屬於人類天花板的那種頂級科學家。
其次，這個候選人從事的研究領域，必須是重要而關鍵的領域，比如可控核聚變，航天，量子計算機、半導體、材料學、人工智慧等一些關鍵應用領域或者是數學以及理論物理等前沿理論領域。
只有這些關鍵領域才能夠配得上S級別科研名額！
再次，還要確保這個候選人是屬於徐申學旗下企業的科學家，這個很簡單，因為只有徐申學控股的企業所屬員工，才能使用科研名額，其他人也用不了。
最後，還需要確保這個候選人的性格以及三觀得正常，不能找那種性格偏激或者是對社會、對人類有負面情緒的那種人，不然的話培養出來一個叛國天才科學家，或者反人類天才科學家，那就不好玩了————雖然能夠有各種安保措施能確保安全，但是出現這種事也很噁心不是，所以高級別的科研名額也是需要進行各種審核的。
SS級別的科研名額的資格審核，那更嚴苛！
畢竟SS級別科研名額太寶貴，這麼多年來，徐申學到現在為止一共也就積攢了五個S級別科研名額而已。
每一個SS級別科研名額的使用，都必須慎之又慎！
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