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下午的阳光斜斜落进李萍的办公室,整面落地窗正对着麓湖的开阔水景,沙旁的茶几上摊着两份人形机器人产业研报,茶杯里的普洱冒着热气。我靠在沙背上,指尖点了点研报上的“端侧+云端协同算力”
模块:“现在聊aI机器人都盯着硬件本体,其实未来的核心壁垒还是云端算力——运动控制、环境感知、大模型交互,甚至机器人生成内容的能力,哪一样都要靠海量算力撑着。”
李萍端着茶杯坐过来,点头接话:“没错,硬件迭代快,但算力底座跟不上都是空谈。而且不止通用人形机器人,整个aIgc赛道都在爆,前几天我还看行业数据,现在影视动漫的aI生成、实时光追渲染,算力缺口比去年翻了三倍,本质和机器人训练是同一个底层逻辑,都是吃算力的大户。”
“正好咱们衡云的液冷集群跑稳了,”
我笑了笑,“不管是机器人训练还是内容渲染,本质都是算力输出,把底座做扎实,什么场景都能接。”
话音刚落就传来敲门声,张倩抱着文件夹走进来:“秦总,李总,正好你们都在,有两件事汇报下。”
“坐下来慢慢说。”
李萍指了指对面的椅子。
张倩坐下翻开文件:“第一件是新的商务对接:一家北美做aI影视科技的公司,主打aIgc动漫生成与实时光追渲染,通过行业协会牵线想跟我们谈战略合作。我初步摸了底,他们技术实力还不错,给好莱坞几家工作室做过aI渲染项目,之前测过我们公开的集群调度数据,说比现有海外服务商的延迟低3o%,想长期包下一批专属算力节点做渲染集群。”
我抬了抬眉:“技术背景和数据合规都核查过吗?会不会碰核心调度系统?”
“都初步筛过了,”
张倩点头,“他们只租算力做离线渲染,数据脱敏后接入,不碰我们的核心调度层,合规风险很低。”
“那可以深入谈,”
我沉吟了下,“按对外算力服务的标准流程走,技术部配合做专项压力测试,能满足需求就签。”
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