美国商务部长吉娜·雷蒙多(Gina Raimondo)在2024年1月26日接受路透采访时宣布了限制外国客户、尤其是中国客户使用美国云计算厂商的服务训练AI大模型的计划。雷蒙多的原话是：“我们不能允许中国或者其他我们不希望的玩家使用我们的云服务训练他们的模型。我们引入了芯片出口禁令，但那些芯片正在被美国的云计算数据中心使用，所以我们需要考虑关闭这些渠道，以避免潜在的恶意行为。”

AI的四大件（算法+算力+数据+应用场景）

一个大模型的准确率是取决于这三个指标（算法+算力和数据），教AI和教人读书一样，类比分别就是 教学方法+教学工具和教材。

过去整个市场的演绎都在围绕教学工具（算力），这是单一和片面的/。算力上的差距，昇腾和英伟达差的不是算力，更多是生态（CUDA），这也是AMD怎么都追不过英伟达的原因，那么，如果算力被锁死，我们就不发展人工智能了么，未来几十年，人工智能无疑仍然是最好的赛道。

所以，算力干不上去，大模型要达到同样的准确率，我们可以干 算法 和 数据这两个指标。

算法，场面上的盘古，星火大模型，通义千问，天工等，大模型已经泛滥，根本不缺，所以主要矛盾在数据

数据，这里的数据不是出版，教材，论文这种泛化的通用数据，而是高精度，清晰标注的行业数据，过去的AI吃通用数据，只是在教AI完成通识教育，要变成研究生，就需要高质量数据投喂，而这些，都是企业内部多年经验积累出来的，无论是科大讯飞的教育数据，还是润达医疗的医疗数据

而能够同时提升 算法和数据这两个指标的最优解，就是昇腾一体机

简单来说，一体机就是AI预制菜，把基于行业数据的算法先灌入进去+再基于华为的昇腾芯片进行训推，好处就是，越用效果越好。

 

华为的算力和昇腾 完全能支撑 训+推

应用场景：过去是信创，但因为雷蒙多的限制，一下变成了B端企业介入AI的必由路径：

 

昇腾一体机的底层逻辑：让AI先用起来，

讲的比较粗放，底层逻辑就是，算法，算力，数据三个指标，别老盯着算力干，算力锁死了； 而算法+数据的最优解，就是华为昇腾一体机，在使用过程中迭代数据，

中国本来就是应用场景全球第一的市场，资源禀赋在这，介入这个路径是早晚的事