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越来越多的企业，甚至是一些其他的高科技行业的公司都陆续跨行来搞AI了，各种各样和AI相关的的创业公司越来越多。
越来越多的公司开始搞AI，那么带来了一个什么效果呢？
至于集团旗下的APO显卡以及英伟达显卡，其高端型号再一次断货了。
当下被各大公司广泛作为算力卡使用，用来进行AI训练的APO1500显卡再一次缺货，同时价格也持续上涨。
如今的APO1500显卡，智云半导体方面出货价就要八千多元，并且一般客户还购买不到。
不少客户被迫退而求次，采购稍微差一些的APO1000显卡或英伟达的高端显卡。
在这个大背景下，智云半导体再一次举办了专门的发布会，在发布会上发布了最新型号的APO2000显卡。
该款显卡，采用的是十八纳米工艺，同时构架上进行了新的升级，并降低了功耗，这带来了什么？
带来的是综合算力成本，对比APO1500显卡降低了百分之三十三。
而算力成本，就是各大企业训练AI的最大成本……各大企业玩的AI模型，可不是小企业，个人爱好者用几张显卡就能跑的。
以谷狗旗下的人工智能研究团队例子，他们用来训练AI的服务器阵列，是部署了数万片高端APO1500显卡组成，而且这样的AI训练服务器阵列不仅仅是一个，而是好多个。
这种大型的AI训练服务器阵列，每天光是电费就非常夸张。
训练AI的各项成本是非常高昂的。
用普通显卡训练AI，这成本自然海了去……
所以，对于其他常规的民用显卡而言，算力成本不是什么关键指标，人家游戏玩家只要最顶级的性能，显卡是两百瓦还是五百瓦，人家并不关心。
但是对于企业训练AI就不一样了，功耗直接意味着成本，所以是需要衡量综合算力成本的。
如此今年趁着机器人热度，又掀起了一番人工智能浪潮后，智云半导体也是趁热发布了APO2000显卡。
综合算力成本降低百分之三十多，同时单张显卡的算力大幅度提升，提升服务达到了两倍多。
这张显卡，从硬件性能上来说，已经是达到了当下消费级显卡所能够做到的极限，甚至都可以说为了做到这种程度，都已经有些不惜成本了。
其GPU核心非常大……而芯片核心的面积就等于其成本！
十二寸晶圆片的面积是有限的，用来制造手机SOC芯片，一张十二寸晶圆片大概能够制造五百个，但是用来制造电脑的CPU芯片，或者独立显卡GPU芯片的话，因为这种芯片的面积更大，可以制造的数量就更少了。
而晶圆厂用来代工芯片的时候，是按照晶圆片的价格来算的，一张采用十八纳米工艺的十二寸晶圆片多少钱，至于在这张晶圆片里要造什么芯片，造多少个芯片，那是你芯片设计公司的事。
这也是为什么，同等工艺下，电脑的CPU以及显卡的GPU核心，其价
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