真正决定未来20年国运的安排，也许就藏在阿里云栖小镇的会场上👍。虽然这个会议已经过去很多天了，但其信息量相当爆炸。今天，我😅们不妨剖析开来，一起探索一下未来资本的发展方向究竟在哪里。 🤗 吴泳铭宣布积极推进3800亿AI基建计划之后，阿里还要❤️继续加注，目标更是惊人——到2032年，要把阿里云全球数据中😴心的能耗硬生生拉高10倍。话音刚落，资本市场瞬间反应过来，股🤯价一路飙涨，市值突破3万亿。但如果你只盯着这些数字，可能就错😉过了真正的棋局。这哪里是简单的业务发展，分明是在为未来超级A🙄I时代的权力格局画线。 这第一步关键棋，就是阿里云选择🌟和芯片巨头英伟达的深度合作。简单来说，他们想做的是给AI这个😆聪明大脑装上能实际干活的手和脚，让它能从虚拟的数字世界真正走😊进我们的现实生活。比如通过这套技术，未来的AI或许能直接操控🎉机器人精准地组装零件，或者让自动驾驶汽车更安全地穿梭在真实的🙄街道上。谁先掌握了这套让AI落地的本事，谁就可能在未来的智能🔥竞赛中抢得先机。 阿里云的掌门人吴永明打了个比方，说大👏模型是下一代操作系统，AI云就是下一代计算机。怎么理解这句话😢？回想一下我们过去用电脑离不开Windows系统，现在用手机🥳离不开安卓或者苹果系统。每一次计算方式的大升级，都会诞生新的🥳底层平台。现在的AI时代已经来了，大模型就是这个新的核心系统🤩，而强大的AI云就是支撑它运行的超级电脑。阿里云判断，未来全😜世界可能只会剩下五六个这样的超级云平台。没有足够的实力，根本😍玩不转这场游戏。 说到阿里云计划在2032年前把数据中😂心的能耗提高10倍，我们可以换个角度来看。在AI时代，耗电量😅某种程度上就是衡量算力强弱的硬指标。这有点像过去看一个国家工💯业强不强，先要看它消耗了多少能源。能耗翻10倍，意味着阿里云🌟的算力将迎来爆炸式增长。这逼着他们必须在数据中心技术上实现突😢破，比如把服务器做得更紧凑，散热效率更高。而这么做的最终目的😴是什么？是让算力的成本大幅降下来。等到算力像用电一样方便又便😁宜的时候，很多现在不敢想的事情，比如为每个人精准定制健康管理🚀方案等等，就可能变为现实，从而引爆全社会的大创新。 当😂然，阿里云的其他人显得很冷静。毕竟要实现超级AI模型，得能自🙌己学习、自己进化，中间还有一大堆架构、算法等硬骨头要啃。这种😍冷静特别重要，它说明心里还挺有数的。这场马拉松比的不仅仅是起😂跑的速度，更是长期创新的耐力。这里的关键在于，模型竞争是系统🙌竞争，而阿里的底气就是从自家芯片到计算平台，再到上层模型的全🤗线布局。这种系统优势，其实规模小一点的平台是很难短时间内直接⭐模仿的。 再看阿里云的全球打法。在巴西、法国、荷兰开设🥳新节点，在日韩和墨西哥等地扩建。为啥要在全球布局？在AI时代🙌，速度就是生命。算力放在哪里，直接决定了用户体验的好坏和业务❤️的成败。阿里云这是在编织一张覆盖全球的算力网，画的是未来智能😂世界的势力范围。数据在哪里产生，算力就在哪里处理，生态就在哪🥳里生长。以后一家欧洲公司想实时控制它在亚洲的智能工厂，低延迟😎的跨国算力调度就是刚需。这张网，就是它的底气。 其实，😘如果我们把眼光拉长到100年，现在的AI革命简直就像当年的电🙄力革命一样重演。大家一定要意识到，我们正站在智能大爆炸的起点😍。1900年的人再怎么也想象不到，今天会有互联网和电动车这样🚀耗电的巨兽。有研究说，这种巨大的认知误差告诉我们，对于超级智😅能的未来，我们的想象力可能远远不够。 所以，纵观阿里亮😜出的整个战略，我们看到的早已不是一家公司的商业规划，它更像是😊一份参与塑造智能时代的中国方案。这个方案的核心是用硬核的全线⭐技术立根，用开放的全球基建搭骨架，用审慎的安全治理化边界，最😘终目标是把AI的能力落到实处，赋能千行百业。返回搜狐，查看更🤗多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多