中國的企業(yè)如何策劃戰(zhàn)略性GPU布局？中國各大廠商在GPU領域的戰(zhàn)略布局正迅猛展開。全球英偉達GPU市場的競爭激烈程度不言而喻。然而，國外巨頭早早開始了
GPU采購，規(guī)模也更大，并且近年來的投資持續(xù)增加。而中國的大型企業(yè)對GPU的需求和投資動作則顯得更加急切和強烈。
以百度為例，他們今年向英偉達訂購的GPU數(shù)量高達上萬塊。盡管百度規(guī)模較小，去年營收僅相當于Google總營收的6%，但他們在GPU領域的迅速擴張和巨大需求勢頭卻不容小覷。
不僅如此，像字節(jié)跳動、騰訊、阿里巴巴等中國巨頭也是AI和云計算領域投入最多的公司之一。過去，他們已累積擁有了數(shù)以萬計的A100 GPU。以字節(jié)跳動為例，他們已經部署了近10萬塊
A100和前代產品V100，可見他們在GPU投入方面的龐大力度。而即便是非AI領域，像量化投資公司幻方，也購買了1萬塊A100 GPU。
雖然總量上看，這些GPU似乎足夠支撐各公司的大型模型訓練需求。但實際上，中國大型企業(yè)過去采購的大量GPU主要用于維持現(xiàn)有業(yè)務或在云計算平臺上銷售，很少用于開發(fā)大型模型或滿足客戶對大型模型的需求。這導致中國的AI從業(yè)者在計算資源評估方面存在較大差異。
與此同時，海外公司的投資在過去幾年持續(xù)增加，特別是在疫情期間。然而，中國公司的投資在2021年后開始收縮。這也使得中國公司在計算資源和基礎設施方面與海外公司存在著較大的差距。
要想實現(xiàn)長期投入大型模型研發(fā)并獲得更大利潤，中國公司需要不斷增加GPU資源。但在GPU供應緊張的情況下，他們面臨著供應瓶頸的挑戰(zhàn)。正如OpenAI的情況一樣，供應不足使得他們的API服務變得不夠穩(wěn)定，速度也變慢了。
因此，為了滿足不斷增長的計算需求，中國公司需要加大GPU資源的投入，從而實現(xiàn)大型模型的穩(wěn)定開發(fā)和應用，以跟上國際競爭的步伐。這將有助于彌補中國在計算資源方面與海外公司之間的差距，促進技術和創(chuàng)新的迅猛發(fā)展。
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