第2671章 越來越能了

　　「Ai芯片唄。」

　　周不器也有點含糊，具體的情況他也不太清楚，只是有一個大概的瞭解。他批過一個申請，沈向陽為此購買了2萬塊的英偉達的gpu來提供算力，費用是3億美元。除此之外，自研的Ai芯片，也使用了2萬塊，花費1億美元。

　　張朝洋問：「我看報道，說是你們為了把這件事做成，總共投入了4萬塊顯卡。」cdn.y13398281206.com/apk/aidufree.apk  愛讀免費小說app更新最快，無廣告，陳年老書蟲客服幫您找想看的書！

　　周不器道：「不太準確吧，應該是2萬塊。還有2萬塊是自研的，不是gpu。」

　　這就有著專用芯片和通用芯片的區分了。

　　gpu通常是指通用芯片，是可以「通用」的，放在很多場景都可以。顯卡最重要的組成部分，就是gpu，很多時候就用顯卡來指代gpu。

　　很多媒體不太懂具體的技術，在報道的時候就會比較隨意，就說用了多少多少的顯卡……其實不準確，實際上應該是通用的gpu芯片。

　　除了通用的，還有專用的呢。

　　比如沈向陽的另一個團隊，就一直在自研Ai芯片。

　　如果是通用芯片，那其實很簡單，去外面採購gpu芯片，然後組裝到Ai芯片上，就成功了，也可以頂著「自研」的旗幟。

　　紫微星並沒有這樣搞，是真的在自研，是在搞專屬於紫微雲的專用Ai芯片。

　　兩者的區別，就是顯卡gpu是通用的，相當於「兼職」，可以乾的事情很多，幹什麼都行；專用的Ai芯片，是專職，只做Ai計算這一件事，更節能、更廉價、更大的計算量。

　　相比於價格高得離譜的顯卡gpu，誰都知道自研「全職」、「專職」的Ai芯片更有未來。

　　可是，這是個全新的不成熟的領域，存在著許許多多個方向，到底哪條路是對的？不知道！這研發風險就很大了。

　　花了幾十億美元搞研發，搞不好就失敗了。

　　有這幾十億美元，直接去英偉達買通用芯片，既省時又簡單。

　　現在的科技產業裡，真正在做自研Ai芯片開發的公司，除了紫微星，也就是英特爾、谷歌、ib、英偉達、高通這些科技巨頭了。

　　從價格上來說，的確便宜。

　　從效果上來說，跟成熟的顯卡相比還有一定的差距。

　　張朝洋就感慨著說：「你現在是越來越能了！」