阿里云大模型预训卡总量4万张，包括阿里巴巴大模型、集团和外部客户的需求。其中H8003000张，H100张，A1006000张，A800张，V1001.6万张。
折旧年限：我们将高端卡放置在全液冷服务器和防尘配套设施中。应该说，六年没有问题。液冷IDC技术相对成熟，但至少需要一年的时间才能批准建设并投入使用。
算力租赁:Corwave顶层调度能力比较优秀。国内算力租赁公司觉得还是屯卡。其实没有调度调优软件，壁垒挺高的。中国有单独的工作，比如陆晨科技，有点像我们的浩天平台。我们有这个能力(可以达到50%，可能比openai高)，但是输出难，只能自用。因此，计算能力租赁的边际需求定价也有可能上涨到天空。目前，中国至少有100亿参数收敛到30多个真正的大模型，如百川智谱字节等。
盛腾:预训练还是比较难的。如果禁售持续，华为可以通过上下游协调做大异腾，但我觉得至少需要五年时间，因为他绑定了他的mindspore，不支持32个浮点操作，但阿里巴巴腾讯现在是自己的开发框架，很难迁移，禁售可能会改变。另外，云厂商不是普通客户，对迁移还是很谨慎的。因此，我认为英伟达高端算力在中国五年内是极其稀缺的资源。对于参数相对较小的模型，华为寒武纪可能有市场。
我们内部也很纠结。很多A800和H800订单都没有交付，估计以后不能交付(先付后付)。我们将在12月初获得H20和L20的测试卡。
腾讯去年做了一些野生拿卡渠道，所以挖矿公司拿卡应该是真的。我们没有这样做，害怕受到惩罚。
H200的性能是H100的两倍，HMB有很大的升级，所以插件SSD会很大。然而，光模块不会显著增加，卡间交互光模块明年可能升级为1.6T或硅光。
目前国内大型模型还没有达到GPT3.5的能力，都是3多一点。国内排名通义第一，最全面，第二是智谱。一些银行项目落地，其次是百川和百度。
对于模型制造商来说，即使计算能力足够，扩大模型的成本也是巨大的。硬件成本占40%，劳动力占10%。此外，运营成本高。例如，妙鸭相机只使用100张卡进行训练，但在运营高峰期需要500张卡，因此他意识到这必须限制流量，因此他将推迟。
现在正在制作chiplet封装的Al芯片，如摩尔线程、沐曦科技等，也是一种调度和调优的创新。深入研究
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