自从智云集团正式对外发布第一代量子综合算力系统以来,智云集团的量子综合算力系统就已经成为了地球上的底层算力基础设施了。

    但凡上了规模有所追求的企业,或多或少都会部署量子综合算力系统的!

    一些玩人工智能技术的大型高科技企业,拿它用来训练人工智能模型,并部署应用各种人工智能模型。

    典型案例就是各大自研算法的机器人厂商、自研算法的智能电动车厂商,它们需要量子综合算力系统来持续训练自己的算法模型。

    还有互联网服务领域也需要各种大型的人工智能模型,比如GTAI就是典型模型,几乎每一家中大型互联网厂商都有部署GTAI,区别只在于他们各自部署的GTAI都会根据自己的技术能力以及业务需求,进行针对性的训练、修

    改。

    哪怕是传统服务业、金融、制造业企业也需要部署量子综合算力系统,然后使用公版模型,结合自家的数据进行针对性训练,用来优化工作流程、完善技术支持等。

    自从智云集团发布了第二代人工智能技术之后,人工智能技术已经成为了各中大型企业的必备技术,应用范围非常广泛。

    就算是规模不大,无力或者没必要自行部署量子算力系统的中小型企业,他们也会租用算力云服务厂商的运算力。

    这也导致当代的云算力服务行业发展得非常火热,市场需求极为庞大,由此催生了很多企业的云算力业务发展。

    这个行业里,除了智云集团自身的智云计算外,国内还有几家大型互联网企业也都有各自的云算力服务,益海科技集团旗下的益海云,阿里旗下的阿里云,企鹅旗下的企鹅云都是属于规模不小的云算力服务供应商。

    此外,运营商也是属于云算力的主要供应商。

    海外市场里也是类似的情况,亚马逊、甲骨文、谷狗、微软等公司都是非常重要的算力供应商。

    而上述所有云算力供应商的核心基础设施,即算力设备,清一色都是从智云集团采购的“智云量子综合算力系统”。

    当代的第二代人工智能应用里,各大使用人工智能技术的企业只是中下游行业,而研发和销售算力设备的智云集团,才是上游企业,而且是目前唯一的一家上游企业。

    并且智云集团的算力设备,也不是单纯的组装生产,算力设备的所有核心零配件,即超导材料、超导量子芯片、高性能算力芯片等关键零配件都是他们自行生产的。

    在智云集团的上头,是没有什么厂商能够卡住他们的脖子的!

    依靠强势的算力设备业务,智云集团在过去几年里获得了大量的营收。

    仅仅是今年的前两个季度里,智云集团的算力设备业务——包括直接生产销售量子综合算力系统、GL服务器、APO算力卡零售 以及算力系统的售后技术支持服务等仅仅是算力设备业务就为智云集团带来了两千六百亿

    美元的营收

    今年下半年的营收虽然还没有统计完全,但是预期也大差不差,比上半年稍微多一些,但是也没有多太大,算力设备业务主要面向企业,不存在明显的淡季和旺季之分。

    智云集团内部预估,今年全年的算力设备/数据中心业务,能够为集团带来五千三百亿美元的营收,并且毛利率非常高,依旧能够维持在百分之八十左右。

    而智云集团今年的预估总营收是一万七千亿美元,来自单纯算力设备/数据中心一家的营收,就占据了百分之三十一左右。

    以上只是单纯的算力设备业务营收,并不包括用于终端领域的各类AI芯片——实际上智云集团每年大量外销各类AI芯片,这些AI芯片主要应用在各类智能机器人、智能工业机器人、智能电动车、移动智能终端等领域。

    甚至还有国防领域、航空以及航天领域。

    智云集团的各类AI芯片种类繁多,覆盖大型、中型、小型以及微型各类终端,上到太空港、月球基地,下到AI智能眼镜 都在大规模应用

    所以AI芯片的销量也非常大,营收比较高,只不过这一块业务并不单独统计,而是列入智云半导体业务板块一起进行统计,所以不太好算。

    这一块的业务因为需要走量,所以毛利率略微低一些,但是也依旧能够维持在百分之六十五左右。

    当然,以上说的只是单纯的硬件业务的营收以及毛利率,并没有统计智云集团为此付出的其他领域的成本 —比如持续的人工智能软件技术的研发成本也不低,而研发出来的东西很多都免费公布出去了,比如GTAI,各种第

    二代人工智能技术公版模型,作为第二代人工智能技术生态的一部分。

    又比如超导量子芯片以及高性能AI芯片背后的研发以及建设成本,超导量子芯片以及先进高性能AI芯片,乃至配套支持用的CPU,RAM、HBM等各类高性能芯片,这些芯片本身的研发成本是非常高的。

    而制造这些芯片的工厂,包括超导量子芯片工厂、N1.5工艺的逻辑芯片晶圆工厂、10E/F内存晶圆厂,还有3D以及3.5D封装工厂,这些工厂的研发以及建设投资成本也极为高昂。

    如果把这些投资巨大、成本高昂的上游业务的成本也算进去的话,那么算力设备以及AI芯片的毛利率也就没那么高了。

    所以智云集团的营收高、毛利率高,并不意味着股东们能够拿着这些高额的毛利润分红了,这种好事不存在的,实际上大量的毛利率最终又被分配到研发以及基础设施建设领域里去了。

    此外今年智云集团的营收里,还有相当多一部分是由智能终端事业部所提供的,智能终端事业部的主要营收由手机业务、PC业务以及平板、蓝牙耳机、智能手表、AI眼镜、智能家电等部分构成。

    今年智云集团发布了SA20手机,该手机的发布和销售,带来了可观的营收增长——国内零售均价达到了两万元的SA20,在本财年里预计能够获得一千五百万台的销售,当然,实际营收不能简单地用国内市场的零售均价乘以总

    销量。

    因为智云集团在SA20业务上,除了自营渠道外,在其他渠道里拿的并不是零售价,而是批发价,还需要给渠道商留下一定的利润空间。所以实际营收是要低于平均零售价乘以总销量的。

    同时不同国家或地区的市场,因为各方面的税收成本以及行政成本的不同,其售价也不一样。

    同时智云集团的手机业务,其营收不仅仅有来自硬件销售的收入,其实还有来自部分市场的运营商话费分成收入——部分手机销售是走运营商合约机渠道,智云集团低价供货,然后从合约机里的话费合约里拿长期分成。

    所以手机业务的营收以及利润统计起来其实相当复杂,并没有统一的计算公式。

    具体定价上,智云集团旗下的产品在不同地区定价策略其实很简单,那就是离岸价格再加上关税以及其他当地必要税种,再加上一定的运输以及行政营销成本分摊。

    基本原则就是智云集团的旗下产品,统一全球非税离岸价,至于当地市场的消费者用什么价格购买到,这个要看当地市场的税收是多少了。

    就算是在国内市场也是差不多,SA20手机虽然在国内市场不需要关税,但是依旧需要缴纳增值税,这个税率大概在百分之十三左右。

    因此国内消费者购买一台两万元的SA20手机,就能够为国家贡献大概两千六百元的增值税——当然,实际税收还要更多,不过那都是体现在生产以及运输环节里,不能直接简单地纳入到消费环节里,消费者感受并不明显。

    SA20手机已经成为了智能终端事业部的主要新增营收以及利润引擎。

    而带动智能终端业务增长的SA20手机,其核心驱动力也是人工智能技术——智慧云集团智能终端事业部,正在逐步把第三代人工智能技术引入到各类智能终端硬件产品上。

    纵观算力设备以及AI芯片业务乃至SA20手机、神经虚拟业务、智能机器人业务等各核心业务,那么就可以知道今天的智云集团,已经从早年的终端设备厂商,逐步转型为一家以人工智能技术供应商为核心的综合性高科技企

    业了。

    人工智能技术才是这家公司的绝对核心支撑!

    智云集团在过去的二十年里,已经完成了华丽的转型!

    而人工智能技术的核心,除了单纯比拼脑浆子的算法外,就是算力硬件了。

    知道了当下智云集团的主要业务构成之后,就可以知道算力设备业务对智云集团有多重要了。

    这一块业务的重要性,可比SA20手机重要多了。

    所以智云集团对新一代的第四代量子综合算力系统的发布非常重视。

    同样的,外头的各大厂商也非常重视!

    各大厂商们都需要用到量子综合算力系统,智云集团的新一代量子综合算力系统的发布,直接关系到了他们的下一步战略布局,甚至还会影响到他们公司大量固定资产的贬值速度。

    因为算力设备是持续贬值的,技术发展速度越快,新一代的算力设备性能越强,算力成本越低,那么老一代的算力设备的贬值速度也就越快。

    如果今天智云集团不带脑子,直接发布了超高性能,同时售价还不高,运行成本也不高的新一代算力设备,那么当天各大企业客户的账面固定资产就得暴跌——这意味着他们之前花费高价采购的算力设备迅速贬值了。

    基于这一点,智云集团在量子综合算力系统的性能、定价上采取了非常复杂且保守的策略,既要维持技术进步,进一步降低算力成本,持续推广第二代人工智能技术的大范围应用;同时还要控制算力成本的下跌过程,避免自

    家的大量客户出现现有算力资产巨额贬值,导致自家客户大面积资不抵债,甚至破产的情况。

    人家客户今年刚花了一百亿美元采购你的算力设备,设备刚到货没多久,部署了还没用几个月呢,然后年底了你告诉它,这些算力设备现在只值个五十亿美元了,企业客户的股东和董事会成员要疯掉的!

    贬值得这么快,这会严重损害企业客户采购算力设备的决心 -拿出来上百亿美元采购算力设备,这对于99%的大型企业而言,那都是巨额投资,是需要经过慎重考虑才能够做出的决策。

    所以,算力设备这东西比较特殊,先进技术不能一下子就都拿出来——拿出来太超前,尤其是超过市场预期的算力设备技术,其他先不说,智云集团的一大堆企业客户得先疯掉,搞不好就要引起大面积的企业客户经营危机甚

    至破产。

    今年的第四代智云量子综合算力系统也是如此——性能有所提升,算力成本有所下降,但是都在一个可控的幅度之内。

    十二月的第二个周末,智云集团正式发布了第四代智云量子综合算力系统。

    这个第四代系统,最为核心的变化就是对操控量子比特的控制算法进行了优化,在超导量子芯片的物理比特没有出现太大变化的情况下,对可控量子比特数量进行了提升。

    所以,第四代算力系统,它采用的依旧是第五代超导量子芯片技术,连超导量子芯片的生产线都不带变的,但是其高配型号的量子比特数量提升到了一万两千个,也就是YCL-55型超导量子计算机。

    对比上一代高配型号的一万个量子比特,提升了两千个量子比特,性能有所提升,但是也没到太夸张的程度!

    它整体上,依旧是属于第五代超导量子计算机技术——而智云集团自用的YANC系统,现在主力使用的是第六代超导量子计算机,同时还在实验性使用第七代超导量子计算机。

    其中每一代的性能差距都是非常大的。

    同时这个YCL-55超导量子计算机,其核心的超导量子芯片以及其他关键零配件的制造成本也在持续下降 -尤其是其中的超导量子芯片,依旧采用第五代超导量子芯片制造技术,而该技术对于智云集团旗下的智云微电子而

    言,已经是属于非常成熟的技术了。

    尤其是良率提升得非常不错,单枚芯片的平均制造成本已经下降到了大概三百万元左右。

    其他关键零配件的成本也下降得比较多!

    因此该型号的超导量子计算机,虽然性能上更先进了,但实际制造成本比上一代产品还要更低一些。

    这意味着毛利率还会进一步提升!

    围绕着YCL-55超导量子计算机,智云集团还推出了搭配APO8500算力卡作为核心的GTL8500型服务器。

    其中的APOD8500算力卡,它其实是APO8000算力卡的升级版本,核心设计变化不大,但是采用了更先进的N2L2工艺进行制造,同时在算法生态支持上进行了优化和升级。

    至于更先进的APO9000算力卡,这种采用N1.5工艺的算力卡目前产能依旧比较有限,智云集团自用了大部分,还要提供一部分给国防领域使用,所以暂时没有产能对外销售。

    但是持续用老产品也不符合智云集团割韭菜的需求,所以就把APO8000算力卡进行了升级,搞出来了一个APO85000算力卡,以此推出来专门搭配超导量子计算机使用的GTL8500服务器。

    YCL-55超导量子计算机、GTL8500服务器,再加上一大堆光通信等配套设备,最终组成了一个量子综合算力系统,即第四代智云量子综合算力系统里的高配型号。

    当然,还有一些中低配型号,这里就略过不提了。

    智云集团发布了第四代智云量子综合算力系统的同时,还顺带发布了多种第二代人工智能生态开发软件的升级版本,进一步完善了智云量子软件生态,让各大企业客户们降低人工智能技术的相关研发以及应用成本。

    这个发布会上,还有一个重点引起外界普遍关注,尤其是让一大群人工智能开发行业的中下层从业人员以及高校里的人工智能专业的学生们欢庆的是:

    智云集团在这场发布会上,针对自家的第二代人工智能技术核心编程工具QDPM软件,进行常规升级的同时,还对操作界面,编程逻辑进行了简化,以降低学习,使用门槛。

    甚至还顺带发布了一套由上中下三册组成,总页数有五千多页的技术说明文档,可以作为学习使用QDPM工具的学习教材使用。

    这一套技术说明文档,引起了巨大的关注和讨论,外界的从业人员一个个高兴的很,很多人都说,智云集团的那些变态们,总算干了件人事!

    为什么?

    因为在这之前,QDPM软件的技术说明文档,只有三百多页——而且里面充满了大量晦涩难懂的专业词汇以及数据公式。

    想要看懂它,你最少也得先拿一个数学博士学位,或者本身数学功底极好的计算机博士学位,然后潜心研究几年的前沿理论,翻阅无数论文资料,尤其是智云科学旗下的数学期刊以及计算机期刊,需要把上面发表过的至少几

    百篇专业前沿论文给吃透了。

    然后你就可以尝试着看懂这个技术说明文档,并且根据这个技术说明文档在QDPM工具上写第二代人工智能的算法了。

    那群智云集团的工程师们,就没考虑过外界那些普通工程师的技术水平,还以为人人都和他们一样厉害呢。

    所以,各大高校以及各大企业,除了头部的极少数技术大佬外,没人直接看这个技术说明文档的,都是看各位大佬们‘翻译’后的版本。

    但是外界各高校、各企业自行翻译的版本,存在着不少偏差——因为翻译者对技术都有着自己的理解,同时各自的知识覆盖面也存在偏差,所以市面上的很多QDPM工具的学习教材并不统一,甚至部分内容还彼此矛盾,各说

    各有理,普通初学者还分不清谁对谁错。

    而这一次,智云集团这边为了进一步推广第二代人工智能技术,尤其是为了推广QDPM工具的普及,让各大高校相关专业的学生也能够更好的学习并掌握使用这个开发工具。

    特地组织人手,编写了一个极低水平的技术说明文档出来,以充当各大高校里普通人工智能专业学生的学习教材使用。

    说实话,编写这种足够基础的技术说明文档,对于智云集团的工程师而言难度并不小——写起来非常难受。

    怎么说呢,他们经常会把很多东西给忽视掉——不是他们偷懒,而是这些很多东西对于他们来说是属于非常基础性的东西,而且周边的同事也都懂,日常工作、交流的时候根本就不用专门写出来,默认为大家都知道。

    就跟之前那本三百多页的技术说明文档一样,他们之前觉得写的已经很基础了。

    如果还要更基础一些,说实话,他们都有些不知道该怎么编写技术说明文档了——总不能真的从基础理论开始说吧,那可不是几千页的事了,而是几柜子书和论文的事了。

    最后,他们特地找了一批清北的计算机学生当意见反馈者——以他们能够看懂为标准进行新的技术说明文档。

    当然,即便如此,其实这个技术说明文档,对于普通学生而言也不好理解,后续依旧需要下苦工进行学习,后续才能够熟练使用QDPM工具,写出来一些堪用的算法的。

    清北计算机系的学生能看懂,不代表普通学校里的计算机学生也能够看懂!