i大模型的升级，需要强大的底层能力的支持才能玩得转，要通过大算力、大规模训练数据突破ai的瓶颈，运营成本也是非常庞大，现在一个月的运营成本就超过了3亿元人民币的规模。”
闻言，方鸿言简意赅道：“钱不是问题，不够我管够。”
陈宇笑道：“真不够我会找你要。”
其底层能力包括算力资源、数据存储、电力供应、网络带宽等。
这些都是很烧钱的东西。
ai的训练需要使用大规模的算力资源，包括gpu、gpu等，云计算可以为其提供强大、弹性扩张的计算资源。
云计算底层的数据中心可以提供高性能的计算机和硬件设备，并且可以进行优化，提高算力资源的利用率，从而加速ai的训练和生成速度，同时也可以提供强大的并行计算能力，多个计算任务同时分配在不同的计算节点中进行计算，提高训练效率和速度。
除此之外，训练ai需要对网络也有要求，一个是链路负载均衡要做到完美，另一个便是网络出现故障时能快速恢复。
因为“木桶效应”，只要有一条链路出现负载不均导致网络堵塞，成为了木桶的短板，那么即便其它两路畅通无阻，集合通信时间依然会大幅增加，从而影响训练效率。
跟一核有难多核围观有异曲同工之处。
随着集群规模增大，链路故障也在所难免，类似的一条链路故障就会导致整个通信停滞，进而使得模型训练停滞，所以必须要做到出现故障能快速修复。
方鸿翘着二郎腿后仰背靠椅子，一手趁着椅子扶手，若有所思地说：“你的这个ai还差一个元素。”
闻言，陈宇好奇道：“差什么？”
方鸿言简意赅地说：“形象。”
陈宇微愣：“形象？”
方鸿旋即展开说道：“如何让产品更加快速的让大众接受？如何形成用户粘性尤其是抓住年轻一代人，得让这
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