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现在紫微云有着遍布全世界的上百万台服务器,每年的电费开销就要20亿美元。数据中心和服务器需要不断地更新换代,需要找出更省电的方法。
比较简单粗暴的办法,就是把数据中心放在海底或者湖底,靠着自然水来降温。或者放在北极,或者西北风比较大的地方。
可这不是长久之道。
那种极寒极冷极湿的地方对机器的损伤也会很大,最好还是要从“计算”上下手,改变计算机的计算逻辑或者结构逻辑,让“计算”更省电,省电了,放热就少了。
二,人工智能和机器学习。
毫无疑问,这是紫微星当前最核心最有力量的一个科研方向。
三,数据管理。
紫微星今年获得的数据量,可以超过人类历史上所产生的数据总量;明年获得的数据量,同样会超过今年之前的人类所创造的所有数据量。
紫微星要记录和占有这些数据,还必须能够访问这些数据并根据用户需求来分配正确的信息,这就跟人工智能一样,是个需要不断投入、不断研发、不断跟进去解决越来越大数据的能力。
四,数据挖掘。
数据量越来越大,从越来越庞大的数据中挖掘出有价值的数据的难度也就越来越大,这也是需要不断投入不断研发的一个领域。
五,分布式系统和并行计算。
规模越大,技术需求越难。
紫微云有成千上万台服务器,不断地开启和关闭,让一个流程在多台服务器上运行是一个非常复杂的问题。
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现在紫微星在这方面做得很不错,可以说是全球前五甚至前三。可不能懈怠,因为规模会越来越大,需要更大的投入不断地提高才行。
六,自言语言处理。
目前,大多数移动设备都在朝着通过语音来控制操作系统的方向发展,这是通过一种叫做自然语言处理的技术实现的。
这是一个非常困难的问题,必须使用语调、语速和语音质量来判断用户想说的内容是什么,必须将频率转换成语义。Rokid语音助手只是个小玩意,还有太长的路要走。
七,操作系统。
这里指的主要是基于紫微云的云操作系统。
过去这一年,这个领域紫微星的科研投入达到了22亿元,紫微星国际那边则是投入了2.4亿美元……没有一个强大的操作系统,就不可能流畅地把庞大的紫微云体系给拉动起来。
八,硬件与结构。
主要就是指紫微星要开发出新的更优秀的硬件产品,比如正在自研的AI芯片,以及紫微云服务器专用的处理器芯片。
这是一条漫漫无期的路,猴年马月也不知道能否有回报。
但必须坚持。
这不仅是省不省钱了,还关系到了战略生存。
就比如AI大模型兴起了之后,全世界的科技巨头们的AI算力不够,都要去购买英伟达的AI芯片。
直接就把英伟达的股价炒上了神坛。
一块成本1000美元的芯片,直接被炒到了3万美元!
可即便是这样,也供不应求。
国内的科技巨头BAT挥舞着钞票冲上去,就只是花了十几亿美元,买到了区区5万块,根本不够用。
Facebook却近水楼台,斥资上百亿美元一口气吞下了60万块!
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