WAIC直播中首都在线介绍智算云转型与AIDC建设进展

【实时直播转录 · 请回答WAIC：AI正重写什么】
来源:请回答WAIC：AI正重写什么(bilibili 直播间 80738) · 标题:请回答WAIC：AI底座变化
时段:2026-07-18 15:30–16:00(Asia/Shanghai),共 107 段
说明:以下为该时段该直播间的连续语音转录(直播 ASR,可能有同音/识别误差)。请从中识别与 AI算力/芯片/服务器/光模块/液冷/数据中心/大模型/机器人·具身智能/自动驾驶 等相关的、**可交易**的公司/产品/订单/产能/需求/合作/高管或官员表态,判断是否构成可交易事件;若通篇无可交易内容,判为不做。识别误差请结合上下文与常识修正,勿据孤立音近词臆断。

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[15:30] 做这件事情的起因，其实也是因为我们去盘列一下移动互联网时代。对，就是他较成功的那些内容平台嘛啊比如说抖音b站小红书是是吧？我发现他其其够愿构始一个个非善善善这个商业利的就就说白了你在他们愿能去产个优质内容容后，你是能够到钱的，而是有收益的。是的，对对，那至于我们而言，其实如果能够让用户去为爱发电，对，是吧？那这个事儿可能他不太能不太久对，是吧？就是创作者会离开，那可能到最后这个社区里赚付掉是是如果能够让用户在平台内赚到钱，那么驱使他去产出优质内容的就说白是可能他最开始的那个爱了，而是能够在在的回报就所以能能能变成一个盈利场了，能够完成从社产产平台的话题是是吧？那这个我能也是我们在最开始能够去获利一后呃，是能大的的长的原因。嗯，所以这也牵扯到一个很完善的这个利是是那果个社户也好，c端产品也好，是的，最终你就逃不过到底用户愿意出多少钱来订阅这个事情，是吧？那个产品我觉得在二三二四年大家讨论特别多。我觉得当时也没有办法回答的问题，就是我们花了这多钱钱去去大保的，是后现在我给多用，那你愿意出多少钱，那么支付使用这个大广的费用，对当时大家是玩一玩还可以是吧？你让我花很多钱去订阅，可能不太行，是吧？但是在今天，花个每个月花个一两百美元去订阅一个单一的a站工具，这样的人大有人在，对吧？几十美元去订阅一个为IGC的平台，带有一在对是就是大家这个也出现了一个平台，但我觉得可能他关键的引子还是某一个产品的价值被大家盖到了捕捉到了以后愿意为这个付费所就如我放在做做上是这个我为一个东西愿让让大家为这事掏掏钱掏多少钱，咱们怎么评估这件事儿？对，就是对于我们来说的话，我们的定位不是一个工具，对吧的，就如是一个AI互动娱乐平台就是说白了现在确实AI有一个就是被滥用的趋势啊啊是吧？就是现在就是门槛低了嘛，就是吧，是就我随们就可以做一个，然后我就发布出去。对，是的，但是其实就我们观察而言，用户其实不会为了更多的内容而付费，是吧？他是在为自己与角色之间的关系而付费是吧？就比如说我们最开始讲的那个澳大利亚理发师的例子是吧？就是他在海翼站内去创建了一个自己的原创平台，他和这个角色之间建立起了一定的感情连接，是是吧？是在为自己己与个个色色间间的这西这而而付费。对，就是就是就是有空的时候可以个成都我们海翼的办公室参观一下。对，就是他家的这个事事的例是。对，就是我们要提供高性价比的情绪价值，是吧？用户本质上是在为自己与角色之间的这个情绪价值啊，为什么要要在在生间里贴这个标语，是让大家时时刻刻想这件事，是吧？是的，就是我们的原则就是要以用户为中心嘛，那用户是他是为了什么东西而来到海翼，为了什么东西而去付费的那这个就是我们就是是自己的所色目的，我觉得咱们这一点真的真的很值得这个业内的公司参考是吧？我在这个媒体直播间说这一费所因为为有人东，为你们广广，但是我们这个没有什务东作可以在这证明一下是因为我之前跟海翼一个公台的原因
[15:30] 跟我说咱们我们是我们是跪舔用户。对，但我觉得这个c端产品能把用户放在一个很高的位置上去把用户服务好，这是一个很难得的一个品质。我觉得今天很多公司说客户至上，用户至上说归说，但是他自己并不相
[15:30] 这件事情并没有围绕这个事情去做很多的动作，觉得海毅在这方面确实做的是很值得大家去学习。对对啊来来欧问
[15:33] 咱们那个是什么时候这个发现客户愿意为你的某一个视频去买单，是一个什么样的？对，就是除了刚才说的那个七月a卷帮你做动画这个事情啊啊，其实我们还观察到一个非常有意思的点就是啊因为我们工具其实内置了两百这这风风格库啊啊这个点其实我们在后来去做大量的用户反谈当中，基本上每一个用户或者客户他都提到了，因为呃实际上这个风格库他给用户的这个价值，他并不并不只在于说哎我给你提供了一个这个灵感的一个风格参考啊，其实更多的是说我帮你去节省了漫长的这个视觉效果选择和精调的这个事间啊，啊早期的时候，如果如果你在做这个视频创作。你会发现啊维持中长视频的这个风格稳定啊，还保括保持这个效果一致性啊，其实是非常非常难而且非常痛苦的，你就要不断的在提示词里面去调这些风格的对这些效果，对吧？那因为我们内置的这个呃这个风格库之后啊，你只他浏览这些风格就可以快速的去选择说哎我的某一个风格可以匹配我的整个故事的一个情感线啊，然后快速的去触片啊，所以说这个点是呃创作者是真金白银在投票去选择的一个功能。那还有后来就比如说我们还呃沿着这个思路往下做啊做了大量的比如说像这个爆款的这个复刻啊，还有这个呃这个叫做什么智能化库啊，其实包括skill和skill制造去啊这几个功能是我们目前数据看下来啊，用户会真真金白银买单的一些功能。那我展开来说啊，比如说像这个啊爆款复刻啊，用户他只需要上传一个这个啊比如说每啊抖音上一个一比较火的这个视频，对吧？然后我们的a卷他会真的是帮你从这个专业的视频创作者的角度，他去呃分析从十八个维度，比如说啊这里面有这个剧情的这个结构啊，然后怎这个这个节奏，然后以及包括这个画面呈现一个啊等等这些维度。那原来他是这个一个创作者，如果想要去做一些比如说爆款追业的的进进，他需要逐帧一一个一个人一个个接去看啊，去想啊我要只能把这个角色换进去，然后怎么把这个场景换进一去去打造，把自己的一个对吧？啊，这个过程啊，其实我们是大幅给你省掉了，你只需要在UI上进行快速的替换啊，就可以一键成片片啊，实实是个刚需，需啊，我觉得这个有点像这前搞摄影，对吧？对吧
[15:33] ？一个摄影师之眼这样一个概念。对，就是你要知道这一片景到底呃选择哪里最为视觉中心点怎么构图的，但其实普通人没有这个没有这个概念。对，那你拍出来就很难看了啊。是的，而且很多时候其实内容创作本身
[15:33] 嗯就是在向历史的一些经典的作品去做致敬。对对吧呃，二创去改出更多漫画的这种内容出来啊，所以这个功能其实满足了这个点啊，如果从实际的场景出发的话啊，用的最多的就是比如像
[15:33] 自媒体很多追热的这种创作者，还有想要做这种矩阵号的这种企业啊，他们的诉求就能够很好的被这个功能给满足。是的啊，然后像比如说呃还有刚才提到的这个skill啊，还有这个一键出海，对吧那
[15:34] 啊很多我如果从一线出海就是播这种大的b端的客户，那他们其实很多的这种短剧其实在国内已经报过一次了啊，但是海外还有大量的这种南海市场，海外再报一次，对，海外其实是还有再报一次机会的。但是呃，也没有那么容易
[15:34] ，就是如果没有没有AI的话，其实你可能首先你需要把剧本做一个本土化，对吧？你需要去把里面的每一个角色啊，这个场景啊，文化符号啊，还有包括一些什么职职位啊，全部都做一次这个文化映射，对吧？因为
[15:34] 在很多习俗，国内有，但是美国人可能完全无法理解。你在说什么，然后南屏的一些爽点，对吧？那美国人也没办法理解啊，可能美国人他理解是另外一套这个爽点，对吧？啊，所以这一块其实是AI能够做的非常非常好的一个点
[15:34] 。啊，所以一见出海是播这些大客户，他们是非常喜欢的啊啊然后呃剧本本土化之后，他我可以帮你快速的去翻拍后面的一些内容出来啊，然后还有比如说我说的skill啊，它其实是播某一类这种
[15:35] 垂类的这种视频创作啊，它能够快速的帮你去批跑一类的。比如说游戏的这种素材啊，或者是这种电商的这种广告啊啊等等啊，所以我觉得这几个功能是看下来啊，我们用户是
[15:35] 儿八经是说哎我花钱充钱进来在用的啊，我觉得我get到，我觉得两位在描述各自这个爆发的过程中有一个共性，就是你们同时解决了易用性的问题，易用性在你们的产品整体的付费也好
[15:35] ，市场增长也好，变成了一个很关键的问题。对对，因为我们今天这个主题会聊一聊AIDC大量普及以后的剩余价值是什么？所以我觉得这个事儿那也很值得讨论。我们首先把应用性大量的去解决掉了。所以今天大家生产
[15:35] 每一个内容可能不需要什么太多的成本，对对吧？其他我都帮你做完了。嗯，那我可以很轻易的生产大量的内容一下子涌入到这个市场里去，把其他的这个所谓的精酿制作或者真实产品某种程度一定比例的去冲击量
[15:36] 。但是那接下来剩剩余的价值是什么？对于用户，对于创作者，他们需要关注的剩余价值是什么？我们总不能这个停留在一个
[15:36] 做罐头一样一个故事扔进去出来一个什么一个故事扔出来。对对，不是可以先聊一下。对，就是我，我也确实非常能理解这个问题啊，因为确实现在可能就是AI工具它出现了被滥用的一个阶段啊，是吧？那么在这个时代里面可能滥用之后稀缺的到底是什么？就是我觉得这个问题可能嗯
[15:36] 我觉得可能它分上解中解和下解嗯，是吧？就是上解的话，其实就是我们刚才说的，就是现在稀缺的已经已经不是谁打螺丝打的快了，那大家打螺丝都打的一样快，对牛马的日子过
[15:37] 缺了是了就是现在稀缺的可能就是嗯就是
[15:37] 刚刚说了嘛，就是你这你这个人他到底有没有有没有灵性，有没有意思是吧？有没有那个能让别人感觉到共鸣和快乐的点，是吧，那其实就是定义爆发是吧？那可能还有一个中姐中结，其实跟刚才欧文提到的特别像了，就是中解其实就是有没有快速跟进热点并且产出对速内容的能力。对，是是因为现在比如说就是在去年的时候，有一个吉布利的风格是吧？他突然就爆火。对，是吧？那当这个热点出现之后呢，就是你有没有快速的获取到这个信息，并且产出吉布利风格对应的内容对，然后把它发布出来是吧？那可能这个就非常考验两个能力了，一个是你信息的获取速度，一个是你的执行力，对，是吧？对，那可能还有一个能级其实就是嗯
[15:39] 比较朴世吧，就是他可能就是你的学习能力嗯，是吧？当一个新的工具出来之后，你能不能快速的去把这个工具给用起来是吧？那这个可能就是一个对吧？现在可能AI从业者的一个要求是吧？要用现在强学习能力是不是现在AI的工具，学习学习门槛还是挺低的？嗯，是的，对，就是能用和用的。好，可能是两个两个两个阶段了。你可能要对他这个模型和这个平台擅长的行为，是的，擅长的行为要有一个判断。对，就是还有一个办法，就是可能你钱比较多嘛，是吧？大家都在抽卡，他抽五次，你抽十次都能抽啥也不不太一样。对，同时跑十个对话，然后去跑一跑。我觉得也是一个我觉得这也是AI时代必须的路径。是的，AI时代，你可能不能去看别人怎么说，然后怎么聊。是的，最终还是要自己去试一下，是吧？对，这个市场理解才是选择。对，就是刚才提到了三个解法上几个终结和下解。我觉得现在其实大多数人不管是内容创作者还是AI从业者，嗯，他们在走的其实都是中间那条路是吧？就是当这个破款出现之后，对快速跟进是吧，那这个可能也是现在内容同质化比较严重的原因，那你这是不是应该是个那解对
[15:39] 价钱在一定程度上来说确实也能吃到肉啊，是吧？就是比如说吉布林风格爆火，对对对，市场上确实也因为这个爆点出现了很多新的产品是对所以说嗯就像就像他们说的嘛敢为天下后
[15:39] 也是一种能力
[15:41] 是是来欧文我觉得布鲁斯其实已经说的挺好，就就是从创造角度来说，就就是你可需需要源不不断一个学习。另外一个是能产出一些好的这种想法。但我觉得你这可能能够面临另另外个个本题，因为我之前觉得短剧一个短剧能不能火跟他背后的那个网络小说啊，然后有很多关有很大关系，因为剧本好才是真的好啊。因为呃核心你最后做出来能不能爆，其实大很大的一个一部分的这个基石都来源于这个剧本本身质量够不够好，因为你后期做的那些比如说不管你拍摄技巧也好，那期效效也好，那些效果也好啊，其实都是辅助于这个剧本的。那我们现在看到其实语言模型啊啊还没有到说能够真正的去批跑，说我大量的不用编剧的审美的能力啊，对这个目标受众的这种理本就能够直接用的这种剧本。所以好的剧本或者好的想法转化为好好的这剧剧本。这个是非常非常稀缺的。包括我们在和这个呃大量的这个创作沟通的过程当中，他们反复会提到一个词，他们可能不会说剧本，但是他们会说灵感，包括还有我可能这周没什么灵感啊，少了一些东西在这里，那其实就是我觉得就是提到就是呃这个就是一个比较稀缺的点。另另外个个就个具体的能力，特别是对这个目标受众审美的能力是够不够敏感是非常关键的。因为呃所有的人他都都可以用我们的功能去做这个爆款复刻啊，你可以复刻爆款，但是你的粉丝啊就是你平台真的发出去之后能不能吸引到你粉丝来看这个东西啊真的是另外一回事，就是别人爆款在你这里复刻之后并不一定就能完全转化成爆了所所以对自己目标受众的这个审美能力不是很重要啊，所以对大概是一样的这个目标受众众是一个粉品的一个大体分类，就是说一个更具体的一个团队，呃，具体的就比如说你自己账号的这个粉丝的一个群体画像画像的一个群体，另然后啊
[15:41] 啊然后他们其实对这个特定的这个题材，和特定的这个画风，他们其实是有一些偏爱。那你能不能敏感的去捕捉到这些东西，然后赋能到你源源不断产出的这些新的想法和剧本当中去啊，这个是我觉得很重要的一个点吧嗯
[15:41] 最后一个问题我们来聊一聊这个生态了，因为大家都是生这个行业生态的一部分。对，也就是从业者，我们肯定不希望这个后面有一天被人吐槽。AI是在批量制作垃圾或者是这个我觉得现在肯定不是垃圾了，但是有一定的雷同还
[15:42] 是我觉得还是存在的。包括我看有一些这个慢剧偶尔会出现空间角度特别古怪的时候，比如我人在这里那边可能出现了一条我的胳膊，嗯，那大家可能大家都知道是AI做的，所以看到了也不会觉得怎么样就过去了。但你可能长期这个行业发展一下，就不会一直停留在这个水平。所以如果在生态上有一个建议想法就来自你们的建议会是什么啊？可以，现在不
[15:42] 嗯就是这个问题的话，就是关于未来，就是我觉得也可以从我们资深从业主或者说从AI产品的供给侧去说一说我对于未来的看法嗯就是我觉得未来可能
[15:42] 就是就像大家说的AI时代遍地都是机会是吧？遍地都是机费点。对，真的是遍地都是黄金就是
[15:43] ，但是我觉得未来可能就是在纯idea的层面啊，可可能不太会有稀缺的idea，是吧？就是它稀缺的是可能把一个idea做到足够好用。就因为确实就是现在底层模型的迭代周期已经被压缩到以周为单位。对，是吧？但是市面上能够跑出来的。AI应用层的产品仍然非常很少对屈指可数。对是吧？我觉得这其中最核心的原因可能就在于体验
[15:43] 是吧？就是就基本上可能大多数的AI产品它是没有体验可言的。嗯，然后包括这段时间，可能资本市场上面也确实比较丰mer是吧？就是大家行业里面也涌入了很多的热钱，是吧？就好像不同AI，就好像政治不正。对对对对对对，那在这种情况下，可能整个行业的氛围也会变得比较浮躁。对，是吧？就导致很多产品它所描述的这个愿景和它实际deliver出来的价值。对是不
[15:44] 匹配的。对对，所以我认为在未来的话，可能稀缺的并不是就是我觉得未来idea的价值啊可能会被持续压缩。也就是他不存在什么，你能够想到，但是我想不到。对的，这种绝对创意层面的差距就不存在这个东西啊。对，但是我觉得也正是因为这个原因，可能在每个行业每个赛道里面他都有机会。对，因为在每个赛道里面可能都会真正跑出来一家就是这个公司他真的重视用户体验，他知道怎么样去做产品，他知道怎么样把一个普通的idea做到足够好用。嗯，对，这个是我对于可能整体行业一个比较宏观的看法的。嗯，我觉得这样一会儿下播以后，bruce一定要跟我详细聊一下你说的那个金山都在哪些地
[15:44] 也跟我也跟也跟我们透露透露我们拉个群吧，好吧，哎，欧文文我我快速讲一下吧，因为从两个角度一个是那个内容生态，然后另外一个工具啊，内容生态其实我们做的目前还没有做嘛，但是可能我之前自己对这个内容生态的一些理解是这样
[15:45] ，可是我觉得AI出来之后呃，应该更多的鼓励啊，至少平台上他会去鼓励真的去表呃去鼓励大家创作者去做一些引导，真善美引导正能量这些东西因为很多的这些比如说历史上呃过往当中的一些非常感人的
[15:45] 这些故事，其实它是在镜头之外的啊，miss掉了，他没有被当刻下的记录下来。那这些故事其实通过AI这个能力是可以非常好的表达出来的。然后我们现在的数据也验证了这一点，就我们大量的创作者去做一些感人的比如说这个
[15:45] 某个城市的一些好人好事啊，这些视频做出来之后啊，我觉得可能不只是平台对他有鼓励，实际上用观众和用户，其实他是真的是愿意去看，因为这些东西之前是没有被记录下来的，它有普世价对，有普世价值正好又能AA就弥弥补了这块这个你非得用镜头拍摄的这个问题啊，所以
[15:46] 这是一块啊，另外一块我觉得内容AI内容其实更适合去做那种比如说宏大的画面，原来需要去，比如说流浪地球啊，这种非常高成本的啊这些东西以及包括一些玄幻的。还有这种呃怪呃这种呃怪异啊啊那些东西其实不是很好
[15:46] 好做的。原来成本特别高的需要特效的啊。这些东西其实非常适合去做啊，这个我可能简单的讲因为不确实不是做生态的，然后从工具的角度来说，我觉得现阶段在模型和这个模型能力的生成速度和这个成本没有加起来之前啊大部分的机会都还是
[15:46] 在于这个垂类赛道的生根啊就是to b啊因为每个游戏比如说游戏行业电商行业，它对这个内容生产的诉求其实非常非常不一样的啊。比如说有些行业，它其实对内容信息密度要求非常高，但是它对这个信
[15:46] 的准确性可能有一些容忍。那有些行业可能是反过来的。比如电商行业，它对这个视频里出现的每一个商品的这些细节要求准确性非常非常高。那你的信息密度可以哎，可以稍微差一点，你不需要像故事那样那么那么紧锣密鼓给我很多的这种反转钩子
[15:47] ，对吧？那可能还有一些行业，比如像游戏行业，它需要对视频的节奏啊呃出视频的这个速度啊要求很高，我需要批跑我每天可能要跑五十一百条这个这个那这些所有的不同行业的诉求，你的工具都需要能够去承接的住承接的好，所以我觉得这个是
[15:47] b端现在最大的一个机会，至少是未来一到两年的一个很大的机会。然后如果去看中长期的话，那模型的成本比如说呃我说的是视频模型的成本降了五分之一或者十分之一之后，那我觉得大量的这种互动的内容包括c端的这种机会
[15:47] 会慢慢开出来了。因为大量
[15:47] 但其实创造力是来自于c端，而不是b端啊，但创造力有涌现出来之后模型又能够去满足。那你很多比如说互动玩法的互动引流啊，还包括一些其他的这种啊有趣的东西，可消费的内容，新的这种内媒介它可能就会出来啊，所以我觉得这是很中长期啊c端的一些机会。好的，大概是这样。对，收获很大。谢谢。我稳，谢谢bruce。那我今天这个对话就到这里就结束了。好呀，也感谢这个镜头前的观众啊，大家不要走开我们后面还有一场下一场直播，稍后回到直播间
[15:48] 嗯
[15:48] 嗯
[15:49] 嗯嗯
[15:50] 嗯嗯
[15:50] 啦啦啦
[15:51] 嗯
[15:52] 好，观众朋友们，大家好啊，这个。
[15:52] 经过差不多两分钟的这个切场，然后我们今天请把董老师请到现场，我们今天聊下一个话题啊，那刚才我们上半场。
[15:52] 聊的这个关于AA应用，但是AA用不是一个无源之水起来的一个东西啊，它其实底层还是建设在这个。
[15:52] Ai一款的整个的基础设施算力层在上面。那今年很多算计层公司，就像我刚才跟董老师聊的，大家都处在这个。
[15:52] 幸福的烦恼的一个阶段。对我包括大家今年上半年聊的闪存啊算力啊算力应该从AI行业刚开始到现在在国内。
[15:52] 一直稀缺到现在。对那在呃缓存算力网络整体的基础上，整个IDC和AIDC右边。
[15:52] 上的一个稀缺很大呃，缺口很大的一个东西。我记得上次我跟几位嘉宾聊，他们说现在最新的。
[15:53] 这种AIDC可能要到明年的下半年才会有第一批交付。对，所以这其实呃，中间有一个差不。
[15:53] 说一年到十八个月的这样的空窗期，嗯，英伟达那边发了一个芯片，到我们这边有一个新的AIDC十八个月，所以这个是。
[15:53] 我觉得非常值得讨论。当然我们上层的很多的应用，它的发展也会受到基础设施的限制。是，所以今天把这个董老师请来。
[15:53] 现场跟大家一起聊一聊关于AI基础设施，尤其是算力这一块的事啊，当老师也可以做一个自我介绍，介绍一下首次在线。
[15:53] 啊，和我们这个直播间的观众们也也打声招呼。好。呃，各位观众大家好，非常荣幸啊能够受邀参加这个交流。
[15:53] 呃，我是来自首都在线啊，首都在线呢其实大家以为是一家国企，其实一家纯正的a股上是。
[15:53] 企业啊呃总部在北京，在全球呢有五十多五十多个，国家都有业务啊，有九十四个。
[15:54] 数据中心有这个全球的这张二层网络啊，这个那目前呢我们服务的行业主要是像大模型。
[15:54] 啊，游戏啊、音视频啊、AIGC啊，还有泛互联网这些行业啊，所以讯推都有，对讯推都有。
[15:54] 嗯，那第一个问题想跟这个董老师聊一聊首段现在其实也经历过一个转型的过程，对吧？只要你是在大明星时代。
[15:54] 之前成立的，在那个时候大家一般都在做IDC嘛。对对对吧，到现在可能是一个新形态的，这个叫智算云也好，可能是一些。
[15:54] 其他的叫法也好。嗯，所以这个我们目前转型处于什么样的一个阶段，然后在这个过程中一定会面临一些决策问题。
[15:54] 咱们的关键抉色是什么？可以跟我们简单分享一下。好的好的，其实首都在线确实是从IDC起家啊啊，那其实二零一零。
[15:54] 天左右其实转向云计算。那么二零二三年其实是全面转向智算啊，那咱们做云也很早啊啊，做云也很早。
[15:54] 应该是国内最早做云的公司之一，当时也也跟着这个国内的客户去做云啊，那当前出一个什么？
[15:55] 阶段呢我们认为是拐点已至，然后势能已经成了这么一个一个节点。那么去年应该说我们。
[15:55] 的置范云这一块的收入达到了将近三个亿，占比提升到了百分之二十多啊，就是收入增长还是。
[15:55] 比较快的。然后我们其实做的一个重要的另外一个举措，就是把IDC这部分的资源人才。
[15:55] 来跟资本转化出来啊，就是IDC的投入占比就会下降啊，那至于刚刚您提到的这个。
[15:55] 一个关键的决策，我们认为啊有三个。第一个呢其实就是全面转向自创啊，其实。
[15:55] 当时我们作为一个IDC的企业，转向资算投入大量的这个GPU,包括这个网络，其实业界还是觉得风险很高的。哎，这事儿我能。
[15:55] 跟您明确一下，从IDC到制算中间巨大的差异可能在哪几个地方啊啊，其实这里是这样的，又。
[15:56] 就以IDC本身为例啊，我们通用的IGIDC其实是为了通算建筑。对啊，它本身的这个为主，对它的网。
[15:56] 网络包括主网，包括它的这个机柜的能耗啊，它比如说六KV一个机柜，但现在的这个智算的GPU.
[15:56] 动辄十五KV的这样的机柜，所以说我们在转型的时候不得不考虑这样的问题。第二两倍以上。对。第二个呢IDC.
[15:56] 至算它的这个成本结构，包括这个商业模式都会有巨大的变化啊啊客户结构其实也要进行。
[15:56] 升级。那我们原来做IDC的时候，其实像大模型企业，那时候很多还没出来。对，对还还不是我们的客户，那现在转向。
[15:56] 其实我们很重要的一个服务客户行业，就是大模型的企业，它的训练集群，它的推理集群。
[15:56] 对，所以呃所以现在咱们去做智算云的转型，咱们原先的那些机房是横空重新。
[15:56] 去搭建GPU的这一套呢，还是说重新建这里。其实两条路走一条路，其实是我们现有的机房进行改造。
[15:57] 啊，液冷化改造，尤其是现在的一些啊高端的卡，如果不液冷几乎是个必须的对，一定是个必需品。
[15:57] 第二个呢，就是我们也在怀来跟芜湖已经投建了全新面向自创的这样AIDC啊文昌。
[15:57] 我们的数据中心也在改造啊，是这两条腿，一个是新建，一个是旧有的去改造啊，我觉得今年到上半年又有一个。
[15:57] 也是从英伟达起头吧啊有一个新的概念叫token factory这样的一个概念工厂啊。对，然后我今天我们也提了一个定义token.
[15:57] 生产到应用的确定性旅程啊啊这是一个比较有意思的主题啊，我觉得大家也对这个主题可能也过去没有那么了。
[15:57] 所以这个主题也想请这个董老师给我们介绍一下为什么这么说，最后想表达的是什么。对，因为大家通常说通。
[15:57] 不肯呃认为就是大模型的一个API,它产生的一个计量单元，反正我插一张这个。
[15:58] 对，然后产生token,大家调用有一个API对你用。比如说这个agent去调用这个API,你就能用这个。嗯，但其实对。
[15:58] 我们来说这半年服务我们的客户也面临到各种各样的挑战。我们认为有那么几层来定义token的这么。
[15:58] 一个确定性里程首先是从生产上，我们认为生产一定要走向精益化。啊，国内现在其实大量的算力，其实它在产。
[15:58] 真偷困，那效率是不够高的啊啊，这里有各种各样原因，包括本身集群的规模或者主网架构不支撑。
[15:58] 这啊啊特定的模型它的诉求导致效率低。你比如说前几年很多时候都是旧有资源复用啊啊对和那个。
[15:58] 卡呀是的是的，但是其实这里是它能产生token,但它不是最精意的对。所以说其实我们是也在不断的摸索什么样的。
[15:58] 参数量的模型包括你是大模型，大语言模型，还是多模态的模型，需需要用到什么样的一个主板集群？
[15:58] 你这是六十四六十四台呢，还是三十二台的集群能够最优效率啊，这个是我们做的。当然我们在这个精益生。
[15:59] 厂这块除了这个刚刚说的这个主网啊，弹性的这个这个调度，包括推理的优化上，其实我们。
[15:59] 刚刚说的这个算力的布置上，还是要有持续的顺力的去供给啊啊，这是第一层就是我们说的token的生产。那第二个是token.
[15:59] 传说其实token流量就推理流量跟传统的web流量是有巨大的差别的啊，传统的web流量是上行叫。
[15:59] 下行多啊，对，那推理的流量其实上下行是并重的。嗯，啊第二个呢，就是这个原来传统的外汇。
[15:59] 它的连接较短，现在的推理流量连接很长，所以它的影响是我们需要更大的带宽啊，不单单是带宽。