第一百六十章 積分兌換AI製藥系統

    原來查詢過後，系統就記錄在案，等積分滿足所需以後，就會提醒他升級。

    衛康第一次覺得，這個系統還是挺智能的。

    “系統，升級智能實驗室系統。”

    “叮！正在升級中。”

    過了十秒。

    “叮！智能實驗室系統已升級成功。”

    隨後，一個金色方塊出現在他面前的桌上。

    方方正正，巴掌大小，通體流光溢彩，散發著柔和的金色光芒。

    這，怎麼這麼眼熟呢？

    衛康揉了揉眼睛，感覺自己好像看到了一個移動硬盤。

    不過比上次的金色u盤要大許多，說明確實數據含量多了很多。

    他把金色方塊放進信封中，然後夾在一個文件夾裡，朝著ai製藥實驗室走去。

    公司為了人工智能，在硬件方面還是投入比較大的。

    整整一層樓的房間都塞滿了自建的gpu計算機，足足有幾萬塊卡，還包括海量存儲設備。

    雖然投入很大，但從長遠來看，自建超算比租賃雲平臺更有發展潛力，也是ai系統成長的必經之路。

    人工智能的核心業務壁壘和競爭力就是算法中的業務邏輯，還有就是數據。

    就算一開始租賃雲平臺，等到後期核心業務已經穩健，數據和算法需要信息安全保護的時候，還是需要從公有云平臺遷移至自建超算。

    租賃雲平臺只適合對成本敏感的小公司，如果資金和時間都充裕，還是直接自建超算更合適。

    尤其是當計算力和算法均是自己研發的，就會產生1+1大於2的“化學反應”。

    因為原創算法和算力兩者採用統一的接口時，更易於互相匹配和協調。且數據的收集，標註，模型建立，模型訓練到輸出sdk的每一個環節，都可以做到標準化和自動化，整個鏈條就會跑得更快，算法迭代速度更快。而公有云的超算很難滿足每個企業算法的匹配。

    而且國內數據安全保護也非常薄弱，如果通過公有云平臺做模型訓練，理論上雲平臺都可以看到使用方數據，一旦數據被洩露，對公司將是重大打擊。

    反正衛康是信不過企鵝雲，阿狸雲這些平臺的安全性。

    前段時間央視315爆出ai客服一年打40多億個騷擾電話，以及犯罪分子通過免費公共wifi竊取用戶消費信息的現象還歷歷在目呢。

    不過，構建超算不單是將幾千或者幾萬個gpu堆疊起來，還需要一套強大的“管理系統”――就像微軟windows操作系統。

    而這個系統，正是系統給予的ai製藥系統。

    也是之前的智能實驗室系統。