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问题1：以阿里巴巴为例，其3800亿个投资组成中的哪一部分需要建立在自己的投资组合上，而该比例超过400？在投资了3800亿元之后，与云计算相关的自我建设，数据中心，计算能力，设备更新和研发中的组成和租赁比率是多少（今年的比例更多在于计算能力需求）？
A1：目前尚未确定有关阿里巴巴3800亿个投资组成的哪些部分需要建立在其自己的投资组合上，该比例超过400。
在今年投资了3800亿元人民币之后，计算能力需求在与云计算相关的方面中占更多，大约有70％在计算能力开发市场中，而IDC基础架构不到30％。这是因为云推理中对计算能力的需求正在迅速增长，因此大多数资金将不会在今年的数据中心构建中投资。毕竟，数据中心的生产周期可以短达6个月且长达18个月。在计算电源投资方面，如果您不能购买，则可以选择一种合作方法，该方法将在AI服务器投资的70％中考虑。
明年，由自建造或共同建造的新数据中心可能会有一定比例的比例。例如，随着国内卡生态系统的成熟，可能会有新数据中心的自建造或联合建设，但规模通常不大，它的规模可能为100,000个单位，并且数据中心的建设可能在二线城市或周围的第一层城市进行。
问题2：您刚才提到的100,000辆需要多少资本支出？
A2：如果它是100,000的数据中心（不计算服务器），如果您自己计算，则服务器将需要大约90亿至100亿美元的资本支出，其中包括成本和一些支持基础架构。
问题3：从东南亚（例如新加坡）购买H100的云制造商的大约价格是多少？
A3：我不知道从东南亚购买H100的特定价格（例如新加坡），但我想这可能比从国内供应商频道上获得卡的价格便宜一些，因为频道供应商的当前卡价格很高，并且H20本身的订单也很紧张，这也很紧张，这是一些现有的卡。
问题4：如果有人担心没有购买大量卡的渠道（例如， 计划投资100亿张购买卡），您怎么看？购买芯片时如何不知道如何下订单的问题？如果其他公司有能力接收商品和订单，那么领先的云制造商愿意将其放置？
A4：有些人担心购买大量没有频道的卡是正常的。云制造商确实有不知道如何在购买筹码时下订单的问题。例如，今年，领先的云制造商已向AI服务器投资了数亿美元，但是购买芯片时会遇到这种麻烦。
云制造商可能会选择与近10个计算电源平台合作，以允许这些平台购买卡，这可能比云制造商更方便地购买。
而且，如果其他公司有能力接收商品和订单，他们愿意将其作为领先的云制造商。
问题5：上海的竞争格局是什么？竞争不是凶猛吗？
A5：在上海，以和（类似名称）为示例，他们的业务模型是与类似制造商合作，以提供AI培训和推理服务器（主要是H20），并为云制造商提供一些橱柜，这也涉及运营和维护。每个人都会从事这些业务，并且更大比例的卡可能倾向于的卡片。国内卡的比例不高，总体竞争格局尚不清楚它是否凶猛。
问题6：业务的利润率是多少？
A6：据估计，通过公共租赁和销售，业务的利润率略低于普通计算中心的利润率，约为30-40％，并且不会更高。
由于是一个上市的公司平台，因此它可以以低成本获得融资，而30-40％的利润率已经更好。
问题7：国内领先的云服务提供商的竞标速度是什么？例如，阿里巴巴今年的金额是1200-1500的水平吗？今年的贸易市场发展了什么？云服务订单要向外界和竞标时间点发出的总数是多少？
A7：我不知道国内领先的云服务提供商的步伐和竞标时间。
不确定阿里巴巴今年的金额是1200-1500。
关于今年的贸易市场没有明确的信息。
我只知道有望为云制造商提供3,000-4,500张GPU卡的商业支持。
问题8：今年为云制造商提供的GPU卡是多少？是4500 H20吗？相应的订单或投资金额是多少？这是今年的情况吗？ H20卡每张卡价值100,000元吗？支出耗资约62亿美元吗？它是根据4500张卡片计算的吗？投资分为三年吗？
A8：今年为云制造商提供至少4,500张GPU卡，主要是H20和H100。
相应的投资金额估计仅为4,500 H20卡以及服务器，超过12亿。
H20卡的价格约为100,000至120,000元。如果将4,500 h20芯片用于服务器，则费用约为62亿元人民币（根据4年折旧和共享计算）。
这就是今年的情况。 的总投资目标约为100亿到未来三年。投资将分为三年，例如投资分配40亿，30亿和30亿。
Q9：这种业务对有好处吗？但是我不知道如何计算利润率？
A9：这样的生意对有好处。
一张卡看起来像从成本到成本恢复大约1。5年到两年。
如果根据4年折旧进行计算，那么在大型模型的23 - 24年中，毛利润率可能会达到近48％。
计算利润率时，可以根据折旧计算成本。例如，头两年的利润率可能相对较高，例如，它可以达到80％，但是随着时间的流逝，卡的利用率可能会下降，而利润率可能会在第四和第五年后下降到20-30％。但是，必须具有净利润，但是特定的计算方法尚不清楚，以上仅供参考。
问题10：除了之前提到的内容外，您还知道几家领先的云制造商的计算能力需求吗？因为有很多推理卡，所以推理卡的数量增加，对吗？但是，购买推理卡有限的上游渠道是否有限？
A10：除了阿里巴巴（例如）外，其计算能力并不是特别大，约有30,000或40,000件。他们还与外部计算电源公司（例如Runze）合作，以租用物理簇和放置推理卡簇，而培训簇则用于自己使用。
今年在开发方面进行了很多投资，但是就开发比例而言，与顶级云制造商不同，其中70％的人位于AI服务器本身上，并且在数据中心的定制计算机房间的构建时可能会占用很大一部分。 卡的购买量相对较小，国内卡以订单下达，估计至少为150,000至200,000，而卡近100,000张。
腾讯的整体开发投资超过600亿，其中30％在基础架构中，70％在服务器方面（此处的服务器包括CPU服务器，但CPU服务器占10-15％的占10-15％，其余的是AI服务器。AI服务器基本上是AI服务器，在整个服务器投资中为85-90％，占AI 中的85-90％，对20-30％的账户进行了培训，并在20-30％的情况下进行了培训。
由于对推理卡的需求很多，因此推理卡的数量增加了，但是购买推理卡的上游渠道有限。诸如华为寒武纪之类的更成熟的国内，伯伦，摩尔线，Mu XI等的批量生产有限，并且自我配置可能存在问题。尽管有一些新的开源框架可以优化国内芯片解码，但总体系统仍处于起步阶段。
在中国主要依赖的筹码是华为寒武纪，海外的主要芯片是。云制造商还开发了自己的推理芯片，但它们将受到三星等上游铸造厂的限制。
因此，今年，云制造商和外部计算功率合作是一个明显的趋势。
问题11：在阿里巴巴的计算电力服务租赁和提供商中，诸如 ， Co.，Ltd.，等公司在阿里巴巴有相对较高的份额，这是什么水平？
A11：在阿里巴巴的计算机电力服务租赁和提供商中，杭州钢和洪克斯的份额相对较高，杭州钢铁可以占外部合作中份额的20％-30％，据估计，洪X估计约为20％。据估计，洪吉占10％-15％的占10％，据估计，今年的至少为20％。红线电子产品主要为阿里巴巴提供服务，其迁移率相对较低约10％小于20％。它主要为字节和其他国内大型模型公司提供服务。 的服务较小，主要为领先的云制造商提供边缘节点和小型数据中心提供服务。
Q12：我们与合作签约了多少年？您了解今年的交付节奏吗？在今年年底之前，会交付4,500张卡吗？这种合作模型在未来两年中很有可能是否存在（是否考虑了政策因素）？
A12：与的合作已签署了三年。
的送货步伐正在逐渐发展。据估计，将在7月和8月交付一批，并承诺在年底之前交付近4,500张卡和一些内阁资源。现在它已经开始接一个地交付。
大约4,500张卡片，今年可能只投资这么多卡片。据估计，它将在其三年投资中投资不到20,000张GPU卡（17,000或15,000张），其中大多数由领先的云制造商使用。
这种合作模型可能是未来两年，还考虑了政策因素，例如与数据中心放置在海水中的潜艇智能计算以及未来的跨境数据有关的能源消耗问题。从当前的角度来看，这是一个相对长期的合作。
Q13：您能谈谈云制造商开发的芯片吗？例如，在训练端使用Baidu的芯片，其他云制造商的自发筹码类型，铸造厂情况，相关公司情况以及在培训和推理中的应用等？
A13：就云制造商的自开发芯片而言，百度的芯片支持培训和推理，并在Baidu自己的数据中心中使用，该数据中心与Baidu自己的机器学习平台以及PAD的深层软件和硬件进行了协调。但是，其他云制造商更难使用 Chip的第二代，第三代和其他产品。
其他云制造商有两种主要类型的自开发芯片，一种是ARM CPU（此处未解释），另一种是推理芯片。推理芯片通常为12纳米，功耗相对较低。可以将其与目前由三星制造的的T4进行比较。例如，阿里巴巴的芯片公司 ge除了支持云中的深层适应和推理终端调用外，它还进行了开源或IP软盒和硬盒RISC与RISC-V相关的交易。它的 910芯片可以用作低功率边缘推断，低潜伏期，并适应了将来的不同场景（例如边缘计算等）。
总体而言，百度是国内云制造商在芯片培训中投入更多深入的人。字节放弃了芯片研究和开发。腾讯芯片研究和开发是不冷不热的，并且在23年内释放的多个芯片的内部采用率相对较低。阿里巴巴云在芯片上投入了很多资金，不仅制造了CPU和推理芯片，而且还建立了自己的芯片设计平台，支持RISC-V芯片的辅助定制，这将使芯片推理端工业链更加多样化。此外，DS发布的开源框架优化了架构的解码内核，并且可以适用于国内芯片指挥机。在摩尔线程干预之后，表现飙升，这对国内筹码来说是个好消息。
问题14：如果您签署三年合作，将一次确定价格，还是在三年内不规则地调整价格？
A14：签署了三年合作后，确定了价格框架，但没有一次支付资金。它类似于开放式框架，并且将根据每年投资的实际投资数量付款。例如，如果未提供商定的计算能力，您将不会付出那么多。
Q15：可以将 Life的卡用于推理计算吗？您是否与主要制造商合作？
A15：的卡可用于推理计算。
目前，几家主要的制造商正在与他们进行验证，包括领先的云制造商，并与他们进行了相对深入的合作。
Q16：您如何看待海底数据中心？
A16：对于海底数据中心，一方面可以考虑跨境相关事务，在海南和新加坡等地方也发现了类似的情况。另一方面，它与能源消耗有关。潜艇数据中心的数据仓库相当于小型数据中心，整合风，火，水电，液体冷却等，这对稳定性和数据安全性更有益。海岸可能有很大的需求，其PE值较低，并且对散热的环境污染（主要是散热）。但是，目前的总成本仍然相对较高，而今年可能会推出许多此类ID数据仓库概念。
Q17：您能谈谈寒武纪的生产能力吗？
A17：寒武纪的生产能力相对较小。它的需求侧压力很高，订单容量压力也很大。去年下半年确定了许多订单，今年的新订单能力有限。就寒武纪本身而言，尽管以前有晶圆，但许多处理将于今年移交给该中心，并且该中心的批量生产也可能产生影响。从主要制造商的角度来看，估计订单定于第二季度和第三季度放置。
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发表于 2025-4-22 12:50:16
