Tesla, Intel và các ông lớn khác "đấu" chip AI: GPU "phòng thủ", tích hợp lưu trữ và tính toán "lép vế", tay chơi chip nội cũng muốn chia miếng bánh Nvidia
Nvidia đang "chơi trội" với GPU của mình và ngày càng nhiều hãng tìm cách chiếm lấy "đại dương xanh" chip AI. Gần đây, Musk đã nói rằng **Tesla đang phát triển chip của riêng mình, nhưng nó sẽ không được gọi là GPU hay 100s, H100s, v.v. và Dojo2 sẽ tập trung vào các mô hình lớn. Trước đó Intel đã ra mắt chip Gaudi2 "Phiên bản đặc biệt của Trung Quốc", tiết kiệm chi phí hơn so với H100. Hãng này và Inspur Information đã cùng nhau phát triển các máy chủ AI.
Ngành công nghiệp nói chung tin rằng không dễ để Nvidia giữ được chiếc bánh này. Great Wall Securities Hou Bin đã chỉ ra trong một báo cáo nghiên cứu vào ngày 13 tháng 7 rằng so với các nước ngoài, thị trường chip AI của nước tôi sẽ tăng trưởng với tốc độ cao hơn trong ba năm tới, và có nhiều cơ hội phát triển và không gian thị trường rộng lớn. Theo báo cáo nghiên cứu của China Merchants Securities Zhang Xia vào ngày 18 tháng 7, quy mô thị trường chip AI của quốc gia tôi sẽ đạt 178 tỷ nhân dân tệ vào năm 2025, tăng gần 100%** so với năm 2022. Từ năm 2021 đến 2025, quy mô thị trường chip AI của quốc gia tôi** CARG là 42,9%**, nhanh hơn tốc độ tăng trưởng của thị trường toàn cầu (32,1%) trong cùng kỳ.
Theo cấu trúc thị trường, hiện có ba loại người chơi trong lĩnh vực chip AI, một là những gã khổng lồ chip lâu đời do Nvidia và AMD làm đại diện, đã thực hiện những thương vụ mua lại khổng lồ trong những năm gần đây để tăng cường sức mạnh cho các dòng sản phẩm trí tuệ nhân tạo của họ; hai là những gã khổng lồ điện toán đám mây do Google, Baidu và Huawei làm đại diện. Theo dữ liệu của IDC, các lô hàng thẻ tăng tốc AI của Trung Quốc vào năm 2022 sẽ vào khoảng 1,09 triệu, trong đó Thị phần của Nvidia trên thị trường thẻ tăng tốc AI của Trung Quốc là 85%, thị phần của Huawei là 10%, thị phần của Baidu là 2% và Công nghệ Cambrian và Suiyuan đều có 1%.
▌Thị trường chip AI tranh ngôi đầu: Giá Nvidia A800 tăng chóng mặt, DN nội “khai hỏa” GPU tìm đường thoát Cambrian soán ngôi chip AI nội vẫn chưa thoát khỏi cảnh khốn khó nhiều năm lỗ liên tiếp
Năm nay, thị trường AIGC trở nên nóng bỏng đối với GPU. Trước nhu cầu mạnh mẽ, GPU luôn trong tình trạng thiếu hụt và tình trạng khan hiếm nguồn cung đã khiến nhiều công ty thiết bị đầu cuối cảm thấy quá tải. YouKede đã tuyên bố trên nền tảng tương tác của nhà đầu tư vào ngày 3 tháng 7 rằng các GPU do công ty đặt hàng hiện đang lần lượt đến tay người dùng và đóng góp cho công ty là có hạn. Thời gian giao hàng và số lượng của các GPU còn lại là không chắc chắn; Thông tin của Inspur đã tiết lộ dự báo báo cáo bán niên vào tuần trước.
"Mọi thứ đang chờ đợi Nvidia." Giám đốc điều hành của một công ty AI nói với phóng viên của Financial Associated Press rằng công ty của ông đã đặt hàng sản phẩm máy chủ vào tháng 4, nhưng vì GPU của công ty máy chủ chưa đến nên không có ngày giao hàng chính xác.
Bất hạnh không bao giờ đến một mình, thị trường GPU lại một lần nữa trải qua một cơn bão. Một mặt, giá của Nvidia A800 đã tăng hơn 30% ** trong một tuần và thậm chí giá không có thị trường. Tập đoàn Lenovo cho biết tại triển lãm MWC Thượng Hải rằng máy chủ cao cấp trang bị chip A800 sẽ được giao trong vòng 10 tháng. **
Theo các nguồn tin trong ngành, ngoài nhu cầu mạnh mẽ đối với A800 và các yếu tố chính sách, còn có mong muốn “ích kỷ” của chính Nvidia, “NVIDIA hiện đang giảm các lô hàng A800 và đẩy mạnh H800 có lợi hơn”. Giá của GPU thẻ đơn H800 cao tới hơn 200.000 nhân dân tệ, cao hơn nhiều so với A800 sau khi tăng giá ** Từ tháng 6 năm nay, H800 sẽ chính thức được quảng bá trên diện rộng **.
Trong bối cảnh đó, nhiều người lo ngại liệu các công ty GPU trong nước có cơ hội được chia cổ phần trong thời gian tới hay không. Gai Lujiang, chủ tịch của Tianshu Zhixin, nói rằng, trên thực tế, bất kể sản phẩm của Nvidia có thể bán được cho Trung Quốc hay không, thì các sản phẩm của chúng tôi đã có thể được sử dụng. Shang Junman, một nhà phân tích tại Xinmou Consulting, cho biết ông có thái độ tương đối tích cực đối với sự phát triển của GPU trong nước nói chung, nhưng có một khoảng cách nhất định** giữa các chuỗi công nghiệp trong nước và nước ngoài về thiết kế, xưởng đúc và nền tảng phần mềm sinh thái**.
Theo thống kê chưa đầy đủ của Financial Associated Press, các công ty niêm yết hạng A có bố trí trong lĩnh vực GPU bao gồm Jingjiawei, VeriSilicon, Hangjin Technology, Zowee Technology, Haoli Technology, Allwinner Technology và Tongfu Microelectronics**, v.v. Chi tiết như sau:
Với tư cách là "cổ phiếu chip AI đầu tiên trên bảng đổi mới khoa học và công nghệ", Cambrian trước đó đã trả lời trên nền tảng tương tác rằng chip thông minh do công ty thiết kế và phát triển không phải là GPU mà là chip được thiết kế đặc biệt cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Lợi thế về hiệu suất và hiệu quả năng lượng của chip thông minh chủ yếu tập trung trong các ứng dụng thông minh Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nó có thể thay thế chip GPU, nhưng không áp dụng được cho các lĩnh vực khác ngoài trí tuệ nhân tạo.
Điều đáng chú ý là vào ngày 25 tháng 5, Nvidia đã công bố báo cáo tài chính quý đầu tiên của năm tài chính 2024, với doanh thu là 7,19 tỷ USD, giảm 13% so với cùng kỳ năm ngoái nhưng vẫn vượt kỳ vọng của thị trường là 6,52 tỷ USD. Trái ngược hoàn toàn với hiệu suất của Nvidia, Cambrian đã lỗ ròng 255 triệu nhân dân tệ** trong quý đầu tiên của năm 2023, so với khoản lỗ 287 triệu nhân dân tệ trong cùng kỳ năm ngoái.
Trên thực tế, kể từ năm 2019, lợi nhuận ròng Cambrian** luôn trong tình trạng lỗ**, hoặc bị ảnh hưởng bởi điều này, mức tích lũy giảm tối đa 84,35% kể từ khi giá cổ phiếu được niêm yết. Công ty từng tuyên bố trong báo cáo thường niên năm 2022 rằng đầu tư R&D chất lượng cao là nền tảng vững chắc cho sự phát triển lâu dài của ngành công nghiệp chip. Trong cả năm 2022, chi phí nghiên cứu và phát triển kỷ Cambri** sẽ đạt 1,523 tỷ nhân dân tệ, tăng 34,11%** so với cùng kỳ năm trước.
▌Chip AI trong nước với sức mạnh tính toán lớn có thay đổi làn đường? Intel, Huawei và các công ty toàn cầu khác đẩy nhanh việc triển khai lưu trữ và điện toán tích hợp
Đối với các chip AI điện toán lớn theo yêu cầu của mô hình AIGC hiện đang hot, liệu có thể phát triển các chip AI có thể đánh giá hiệu suất với GPGPU của Nvidia thông qua các phương pháp kỹ thuật hiện có không? Một số công nghệ "thẳng đứng một cách đáng ngạc nhiên" bao gồm: chip định nghĩa bằng phần mềm, chiplet, xếp chồng 3D và đóng gói tiên tiến, tích hợp lưu trữ và tính toán, v.v. Theo phân tích của ngành, chỉ bằng cách tích hợp sâu các tài nguyên điện toán, lưu trữ, mạng và phần mềm, tăng tốc chia sẻ và tích hợp dữ liệu chúng ta mới có thể hỗ trợ điện toán tốt hơn và khai thác đầy đủ giá trị của dữ liệu.
Vào ngày 14 tháng 7, Huawei đã phát hành sản phẩm lưu trữ AI mới "OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage"** trong kỷ nguyên của các mô hình lớn. Sản phẩm này được định hướng cho các kịch bản hồ dữ liệu mô hình quy mô lớn cơ bản/ngành và hiện thực hóa việc quản lý dữ liệu lớn toàn bộ quy trình AI từ thu thập dữ liệu, tiền xử lý, đào tạo mô hình và ứng dụng suy luận. Nó có thể thực hiện liên lạc không mất dữ liệu đa giao thức và đơn giản hóa quy trình thu thập dữ liệu; thực hiện tiền xử lý gần dữ liệu thông qua điện toán gần bộ nhớ, giảm di chuyển dữ liệu và cải thiện 30% hiệu quả tiền xử lý. **
Cái gọi là điện toán gần bộ nhớ (PNM) thuộc về sự tích hợp giữa lưu trữ và điện toán. Loại thứ hai còn được gọi là "cực tiếp theo của sức mạnh điện toán AI". Founder Securities tin rằng nó được kỳ vọng sẽ trở thành "cực thứ ba"** của kiến trúc sức mạnh điện toán sau CPU và GPU. Ngoài Huawei, nhiều công ty trong và ngoài nước đã tiến hành nghiên cứu và phát triển công nghệ tích hợp máy tính lưu trữ, bao gồm Intel, IBM, SK Hynix, Micron, Samsung, TSMC, Ali** và các nhà sản xuất lớn khác, hầu hết tất cả đều đang triển khai PNM;
Trong bối cảnh tính linh hoạt yếu của chip ASIC khó đối phó với sự phát triển nhanh chóng của các thuật toán xuôi dòng và GPGPU bị hạn chế bởi mức tiêu thụ điện năng cao và mức sử dụng năng lượng tính toán thấp, chip tích hợp máy tính bộ nhớ đang trở thành ngôi sao đang lên trong ngành công nghiệp chip nhờ mức tiêu thụ điện năng thấp nhưng tỷ lệ hiệu quả năng lượng cao. Theo số liệu thống kê chưa đầy đủ từ Financial Associated Press, các công ty cổ phần A tham gia tích hợp tiền gửi và tính toán bao gồm Dongxin Co., Ltd., Hengshuo Co., Ltd., Raput, Capital Online, Changdian Technology, Montage Technology, và Runxin Technology, v.v. Chi tiết như sau:
Xét về thị trường sơ cấp, tích hợp lưu trữ và tính toán cũng là hướng đầu tư chip phổ biến nhất trong hai năm qua, theo thông tin chi tiết và thống kê của SI Rui, bảy công ty tích hợp lưu trữ và tính toán, bao gồm Công nghệ Yizhu và Công nghệ Zhicun, được ưa chuộng về vốn. Điều đáng chú ý là bốn công ty mới thành lập trong lĩnh vực lưu trữ và điện toán tích hợp ** Công nghệ Yizhu, Công nghệ Zhicun, Công nghệ Pingxin và Houmo Intelligence đã nhận được tài trợ ** trong hai năm liên tiếp.
Các nhà phân tích tin rằng GPU và lưu trữ mang tính cạnh tranh hơn là cạnh tranh: GPU, với tư cách là giải pháp trưởng thành nhất hiện nay, không thể bị từ bỏ và cần phải có một nhóm công ty phát triển nó; trong khi điện toán lưu trữ là một cuộc tấn công tràn lan và xen kẽ, phá vỡ các rào cản kỹ thuật nước ngoài và hiện thực hóa các công nghệ mới.
Nhìn về tương lai, ngành chỉ ra rằng sức mạnh tính toán của Trung Quốc đã trở thành một nguồn tài nguyên ngày càng khan hiếm. Để đáp ứng nhu cầu về các mô hình lớn có sức mạnh tính toán lớn, phân cụm sức mạnh tính toán sẽ là xu hướng trong tương lai. Tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới năm 2023, Huawei đã thông báo rằng cụm Ascend AI đã được nâng cấp toàn diện. Kích thước cụm đã được mở rộng từ cụm 4.000 thẻ** ban đầu lên 16.000 thẻ**, với tốc độ đào tạo nhanh hơn và chu kỳ đào tạo ổn định hơn 30 ngày. Dựa trên Ascend AI, hơn 30 mô hình quy mô lớn đã được ươm tạo và điều chỉnh tự nhiên. Cho đến nay, khoảng một nửa số đổi mới mô hình quy mô lớn ở Trung Quốc được hỗ trợ bởi Ascend AI**.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Tesla, Intel và các ông lớn khác "đấu" chip AI: GPU "phòng thủ", tích hợp lưu trữ và tính toán "lép vế", tay chơi chip nội cũng muốn chia miếng bánh Nvidia
**Nguồn: **Hiệp hội tài chính
Chỉnh sửa Ruoyu
Nvidia đang "chơi trội" với GPU của mình và ngày càng nhiều hãng tìm cách chiếm lấy "đại dương xanh" chip AI. Gần đây, Musk đã nói rằng **Tesla đang phát triển chip của riêng mình, nhưng nó sẽ không được gọi là GPU hay 100s, H100s, v.v. và Dojo2 sẽ tập trung vào các mô hình lớn. Trước đó Intel đã ra mắt chip Gaudi2 "Phiên bản đặc biệt của Trung Quốc", tiết kiệm chi phí hơn so với H100. Hãng này và Inspur Information đã cùng nhau phát triển các máy chủ AI.
Ngành công nghiệp nói chung tin rằng không dễ để Nvidia giữ được chiếc bánh này. Great Wall Securities Hou Bin đã chỉ ra trong một báo cáo nghiên cứu vào ngày 13 tháng 7 rằng so với các nước ngoài, thị trường chip AI của nước tôi sẽ tăng trưởng với tốc độ cao hơn trong ba năm tới, và có nhiều cơ hội phát triển và không gian thị trường rộng lớn. Theo báo cáo nghiên cứu của China Merchants Securities Zhang Xia vào ngày 18 tháng 7, quy mô thị trường chip AI của quốc gia tôi sẽ đạt 178 tỷ nhân dân tệ vào năm 2025, tăng gần 100%** so với năm 2022. Từ năm 2021 đến 2025, quy mô thị trường chip AI của quốc gia tôi** CARG là 42,9%**, nhanh hơn tốc độ tăng trưởng của thị trường toàn cầu (32,1%) trong cùng kỳ.
Theo cấu trúc thị trường, hiện có ba loại người chơi trong lĩnh vực chip AI, một là những gã khổng lồ chip lâu đời do Nvidia và AMD làm đại diện, đã thực hiện những thương vụ mua lại khổng lồ trong những năm gần đây để tăng cường sức mạnh cho các dòng sản phẩm trí tuệ nhân tạo của họ; hai là những gã khổng lồ điện toán đám mây do Google, Baidu và Huawei làm đại diện. Theo dữ liệu của IDC, các lô hàng thẻ tăng tốc AI của Trung Quốc vào năm 2022 sẽ vào khoảng 1,09 triệu, trong đó Thị phần của Nvidia trên thị trường thẻ tăng tốc AI của Trung Quốc là 85%, thị phần của Huawei là 10%, thị phần của Baidu là 2% và Công nghệ Cambrian và Suiyuan đều có 1%.
▌Thị trường chip AI tranh ngôi đầu: Giá Nvidia A800 tăng chóng mặt, DN nội “khai hỏa” GPU tìm đường thoát Cambrian soán ngôi chip AI nội vẫn chưa thoát khỏi cảnh khốn khó nhiều năm lỗ liên tiếp
Năm nay, thị trường AIGC trở nên nóng bỏng đối với GPU. Trước nhu cầu mạnh mẽ, GPU luôn trong tình trạng thiếu hụt và tình trạng khan hiếm nguồn cung đã khiến nhiều công ty thiết bị đầu cuối cảm thấy quá tải. YouKede đã tuyên bố trên nền tảng tương tác của nhà đầu tư vào ngày 3 tháng 7 rằng các GPU do công ty đặt hàng hiện đang lần lượt đến tay người dùng và đóng góp cho công ty là có hạn. Thời gian giao hàng và số lượng của các GPU còn lại là không chắc chắn; Thông tin của Inspur đã tiết lộ dự báo báo cáo bán niên vào tuần trước.
"Mọi thứ đang chờ đợi Nvidia." Giám đốc điều hành của một công ty AI nói với phóng viên của Financial Associated Press rằng công ty của ông đã đặt hàng sản phẩm máy chủ vào tháng 4, nhưng vì GPU của công ty máy chủ chưa đến nên không có ngày giao hàng chính xác.
Bất hạnh không bao giờ đến một mình, thị trường GPU lại một lần nữa trải qua một cơn bão. Một mặt, giá của Nvidia A800 đã tăng hơn 30% ** trong một tuần và thậm chí giá không có thị trường. Tập đoàn Lenovo cho biết tại triển lãm MWC Thượng Hải rằng máy chủ cao cấp trang bị chip A800 sẽ được giao trong vòng 10 tháng. **
Trong bối cảnh đó, nhiều người lo ngại liệu các công ty GPU trong nước có cơ hội được chia cổ phần trong thời gian tới hay không. Gai Lujiang, chủ tịch của Tianshu Zhixin, nói rằng, trên thực tế, bất kể sản phẩm của Nvidia có thể bán được cho Trung Quốc hay không, thì các sản phẩm của chúng tôi đã có thể được sử dụng. Shang Junman, một nhà phân tích tại Xinmou Consulting, cho biết ông có thái độ tương đối tích cực đối với sự phát triển của GPU trong nước nói chung, nhưng có một khoảng cách nhất định** giữa các chuỗi công nghiệp trong nước và nước ngoài về thiết kế, xưởng đúc và nền tảng phần mềm sinh thái**.
Theo thống kê chưa đầy đủ của Financial Associated Press, các công ty niêm yết hạng A có bố trí trong lĩnh vực GPU bao gồm Jingjiawei, VeriSilicon, Hangjin Technology, Zowee Technology, Haoli Technology, Allwinner Technology và Tongfu Microelectronics**, v.v. Chi tiết như sau:
Điều đáng chú ý là vào ngày 25 tháng 5, Nvidia đã công bố báo cáo tài chính quý đầu tiên của năm tài chính 2024, với doanh thu là 7,19 tỷ USD, giảm 13% so với cùng kỳ năm ngoái nhưng vẫn vượt kỳ vọng của thị trường là 6,52 tỷ USD. Trái ngược hoàn toàn với hiệu suất của Nvidia, Cambrian đã lỗ ròng 255 triệu nhân dân tệ** trong quý đầu tiên của năm 2023, so với khoản lỗ 287 triệu nhân dân tệ trong cùng kỳ năm ngoái.
Trên thực tế, kể từ năm 2019, lợi nhuận ròng Cambrian** luôn trong tình trạng lỗ**, hoặc bị ảnh hưởng bởi điều này, mức tích lũy giảm tối đa 84,35% kể từ khi giá cổ phiếu được niêm yết. Công ty từng tuyên bố trong báo cáo thường niên năm 2022 rằng đầu tư R&D chất lượng cao là nền tảng vững chắc cho sự phát triển lâu dài của ngành công nghiệp chip. Trong cả năm 2022, chi phí nghiên cứu và phát triển kỷ Cambri** sẽ đạt 1,523 tỷ nhân dân tệ, tăng 34,11%** so với cùng kỳ năm trước.
▌Chip AI trong nước với sức mạnh tính toán lớn có thay đổi làn đường? Intel, Huawei và các công ty toàn cầu khác đẩy nhanh việc triển khai lưu trữ và điện toán tích hợp
Đối với các chip AI điện toán lớn theo yêu cầu của mô hình AIGC hiện đang hot, liệu có thể phát triển các chip AI có thể đánh giá hiệu suất với GPGPU của Nvidia thông qua các phương pháp kỹ thuật hiện có không? Một số công nghệ "thẳng đứng một cách đáng ngạc nhiên" bao gồm: chip định nghĩa bằng phần mềm, chiplet, xếp chồng 3D và đóng gói tiên tiến, tích hợp lưu trữ và tính toán, v.v. Theo phân tích của ngành, chỉ bằng cách tích hợp sâu các tài nguyên điện toán, lưu trữ, mạng và phần mềm, tăng tốc chia sẻ và tích hợp dữ liệu chúng ta mới có thể hỗ trợ điện toán tốt hơn và khai thác đầy đủ giá trị của dữ liệu.
Vào ngày 14 tháng 7, Huawei đã phát hành sản phẩm lưu trữ AI mới "OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage"** trong kỷ nguyên của các mô hình lớn. Sản phẩm này được định hướng cho các kịch bản hồ dữ liệu mô hình quy mô lớn cơ bản/ngành và hiện thực hóa việc quản lý dữ liệu lớn toàn bộ quy trình AI từ thu thập dữ liệu, tiền xử lý, đào tạo mô hình và ứng dụng suy luận. Nó có thể thực hiện liên lạc không mất dữ liệu đa giao thức và đơn giản hóa quy trình thu thập dữ liệu; thực hiện tiền xử lý gần dữ liệu thông qua điện toán gần bộ nhớ, giảm di chuyển dữ liệu và cải thiện 30% hiệu quả tiền xử lý. **
Cái gọi là điện toán gần bộ nhớ (PNM) thuộc về sự tích hợp giữa lưu trữ và điện toán. Loại thứ hai còn được gọi là "cực tiếp theo của sức mạnh điện toán AI". Founder Securities tin rằng nó được kỳ vọng sẽ trở thành "cực thứ ba"** của kiến trúc sức mạnh điện toán sau CPU và GPU. Ngoài Huawei, nhiều công ty trong và ngoài nước đã tiến hành nghiên cứu và phát triển công nghệ tích hợp máy tính lưu trữ, bao gồm Intel, IBM, SK Hynix, Micron, Samsung, TSMC, Ali** và các nhà sản xuất lớn khác, hầu hết tất cả đều đang triển khai PNM;
Trong bối cảnh tính linh hoạt yếu của chip ASIC khó đối phó với sự phát triển nhanh chóng của các thuật toán xuôi dòng và GPGPU bị hạn chế bởi mức tiêu thụ điện năng cao và mức sử dụng năng lượng tính toán thấp, chip tích hợp máy tính bộ nhớ đang trở thành ngôi sao đang lên trong ngành công nghiệp chip nhờ mức tiêu thụ điện năng thấp nhưng tỷ lệ hiệu quả năng lượng cao. Theo số liệu thống kê chưa đầy đủ từ Financial Associated Press, các công ty cổ phần A tham gia tích hợp tiền gửi và tính toán bao gồm Dongxin Co., Ltd., Hengshuo Co., Ltd., Raput, Capital Online, Changdian Technology, Montage Technology, và Runxin Technology, v.v. Chi tiết như sau:
Nhìn về tương lai, ngành chỉ ra rằng sức mạnh tính toán của Trung Quốc đã trở thành một nguồn tài nguyên ngày càng khan hiếm. Để đáp ứng nhu cầu về các mô hình lớn có sức mạnh tính toán lớn, phân cụm sức mạnh tính toán sẽ là xu hướng trong tương lai. Tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới năm 2023, Huawei đã thông báo rằng cụm Ascend AI đã được nâng cấp toàn diện. Kích thước cụm đã được mở rộng từ cụm 4.000 thẻ** ban đầu lên 16.000 thẻ**, với tốc độ đào tạo nhanh hơn và chu kỳ đào tạo ổn định hơn 30 ngày. Dựa trên Ascend AI, hơn 30 mô hình quy mô lớn đã được ươm tạo và điều chỉnh tự nhiên. Cho đến nay, khoảng một nửa số đổi mới mô hình quy mô lớn ở Trung Quốc được hỗ trợ bởi Ascend AI**.