AI时代，英伟达的刷屏已经成为常态。
随着全球对AI算力需求的增长，做GPU芯片的英伟达在近两年内市值狂飙，最近更是实现了历史性的突破。就在当地时间6月18日美股收盘，英伟达涨超3%，总市值达3.34万亿美元，超越苹果、微软，正式摘得全球上市公司市值桂冠。
英伟达的狂飙，足以说明算力作为“新质生产力”的重要性，在这场AI科技战下，芯片巨头的竞争格局也在加剧，NVIDIA、AMD和谷歌TPU等公司，而他们激烈交锋的核心，就是算力。
要知道，英伟达有GPU作为大模型硬通货，在中国却因为美国的芯片禁令步履维艰，自行购买硬件或服务器来获得算力，对于很多中国企业来说并不现实。为了解决中国的算力难题，以华为云为代表的中国科技企业一直没有放弃过探索解决方案，说到底就是做最难的事。
值得欣喜的是，破解AI时代算力难题，如今终于有人给出答案。
一、解决国内AI算力痛点，唯有对症下药
放眼国内外，解决日益庞大的算力需求，已经刻不容缓。
根据英伟达公布的AI算力发展路线图，到2026年，数据中心的GPU集群将达到百万卡级别，是2024年万卡集群的100倍，足以表明AI技术的快速进步正在推动算力需求的爆炸性增长。
随着算力需求增长，尤其是AI大模型的训练和推理也对算力提出更多迫切需求，总结下来就是：
超大规模、超高带宽以及超长稳定。
如何解决眼下这种算力需求新变化？在这种情况下，云化算力作为一种高效、可持续的优势凸显出来，给出清晰的解决思路对症下药。
1.唯快不破，干掉“延迟”和“不确定”
传统的企业上云，数据中心项目化交付模式存在诸多质量隐患且交付速度慢，极大影响企业的运营效率，更何况中国有超5200万户的中小企业，因为每个延迟的环节造成的成本压力很难负担。
因此，提效增质就是云厂商必须要解决的关键问题。
华为云看到这一点后，基于昇腾打造了昇腾AI云服务，衍生出的6A级云化算力，简单概括就是两个关键词：快和优。
首先，是企业资源能够快速接入响应，在昇腾AI云服务的支持下，模型训练可一键接入贵安、乌兰察布、芜湖、香港AI算力中心，澎湃算力即开即用，支持万亿参数大模型、百P数据做训练，让各行各业的企业都能尝到AI风口红利。
在算力优化方面，华为云的优势更加明显。新开服的华为云华东（芜湖）数据中心首次采用了华为云全新研发的多元算力对等池化架构，使算力提升50倍。同时，通过超高带宽的Scale Up网络，可满足大模型训练所需的超大规模算力需求。
