第358章 九霄云计算突破，布局AI大模型
一旦未来AI大模型落地，并且是硬体加软体的全方位落地，那等待全球巨头的，都将是被未来科技全面降维打击！
届时全球的科技格局，都会全面改变！
其他赛道，因为历史原因，国内起步晚了几十年，导致一直落后，处于追赶状态。
像是手机、电脑都是如此，包括晶片、医疗等等方方面面都处于落后和追赶状态。
但只要给我们时间，完全可以用10一30年走完西方30—60年，甚至八九十年的路程。
这就是华为在做的事情，也是未来科技要做的事情！
不过王君山做的更极端一些！
不仅要在很多领域，用几年的时间走完西方几十年的路，甚至还要换赛道，提前布局，提前抢跑。
而AI赛道就是最好的选择之一！
也是必不可少的选择！
正是为此，未来科技发展初期就布局了云计算和数据中心大基建。
不只是为了电商的发展，更是为了AI大模型的提前布局。
王君山可是清楚，一旦AI大模型提前布局、提前落地，完全可以在很多领域实现质的飞跃。
比如seedance2.0的出现，智能生成的视频，特效堪比好莱坞大片，让好莱坞都感到丧心病狂。
如果未来科技提前十几年搞出来，那国产特效都可以全面崛起，并且把成本压到极低。
从此之后，国产动漫再也不会因为建模太差、特效太拉垮，备受吐槽。还有那些国产电视剧电影，也不会因为五毛钱特效辣眼睛。
相反，都可以凭借超强的AI特效智能生成，使得国产动漫、国产电影、国产电视剧的特效水平和建模提升好几个层级。
都能达到堪比好莱坞大片的层级。
届时，未来视频都能借此脱颖而出，成为国内第一视频平台，乃至全球第一视频平台0
还有后续的短视频赛道，AI短剧、AI动漫等等，都不再是问题。
王君山早就让崔倩收购了起点的大量优质IP版权。
但并没有大规模的IP改编，就是因为当下的特效烧钱太高，制作成本太高。
如果全面改编的话，困难重重，而且做出来的效果差强人意。
就像《秦时明月》，动漫前几季在当下都是天花板的存在，可是放到多年后看，就实在是颗粒感严重。
导致前几季的观感和后几季的观感差异很大，甚至存在断代感。
为此，玄机都不得不进行重制。
可重制后的效果，依旧差强人意。
同样未来科技如果要大规模进行漫改，也会存在这样的问题。
在2010年做的再精致，可放到2017年也会过时。
更要命的是，一部数百万字的长篇小说，会做成多季，会连续做多年。
到时候前面质量差了，会严重影响后续几季的收视率和营收。
因此，对于这些版权的改编，王君山只是挑选了个别比较短的版权进行改编，然后在未来视频上进行播出或者做成年番。
那些要连续做好几年的长篇优质版权，王君山都留著。
就等著几年后AI大模型落地，用Seedance2.0等AI大模型去制作。
那成本就可以压低，特效等级也可以完全拉升。
届时未来科技能够实行批量生产。
正常做一集高质量的动漫，一集就要投入二三百万，并且需要一周的时间。
但如果用AI大模型加持，智能生成特效。
一集的投入能够压缩到几千块，覆盖一点人工成本就够了。
而时间更能压缩到几个小时。
届时动漫年番就不会是一周播一集了。
相反，完全可以做成日播，一天播一集。
直接让用户看爽！
这才是IP漫改的正确打开方式！
可以说，Seedance2.0这样的AI大模型，对整个动漫行业、影视行业乃至好莱坞，都会形成降维打击。
不过这事要一步步的来，首先得等云计算实现突破，以及未来数据中心落地之后才能推进。
否则AI大模型的训练都只能停在想像中。
「怀瑾，安排你一个任务！」
「什么任务？」
见王君山如此郑重的姿态，沈怀瑾都满是好奇。
能让王君山如此郑重，必然是非常重要的任务。
「招募一些最顶尖的人才。年纪小一点，资历经验不要求，但一定要最突出、最优秀、学习能力最强！」
「把他们编入一个全新的特殊部门！每天继续上班，但是不需要做商业化的产出，而是不断的学习！」
「什么？不用做产出，只用学习？那岂不是白养著他们？」
沈怀瑾满是不可思议，接著摇了摇头：「不对，你不会干这样的事情，一定有更深的考虑！」
「比如他们的重点就是学习更领先的技术或者是理论，是远超当下的新理论。从而把他们培养成当下不具备的人才，是为了将来筹备！」
「不错，你很聪明。这就是我要的！」
王君山想得清楚，AI大模型能不能提前落地，需要考虑多方面因素。
首先，AI大模型的基础架构Transformer！
这个王君山可以搞定，招募人手，完全可以提前做出来！
其次，云计算、数据中心这些也都不是问题！
但最要命的还是硬体设备和人才！
当下的算力晶片不够。
不只是当下不够，就连三五年之后都不够！
这会严重制约AI大模型的发展和训练。
单纯指望英伟达等企业，需要五六年后才能推出算力强大的晶片，那太晚了，也太慢了！
为此，未来科技只能自力更生！
在布局手机晶片之后，提前布局GPU和AI晶片！
只有提前做出能够用于AI训练的强大算力晶片，才能够让AI大模型训练提前落地有了可能。
除此之外，还有一个致命问题，就是当下没有深度学习的人才！
当下的AI人才都在研究计算机视觉（如ImageNet）和围棋程序（AIphaGo）。
根本没有人去做AI大模型，甚至他们都想不到。
如
一旦未来AI大模型落地，并且是硬体加软体的全方位落地，那等待全球巨头的，都将是被未来科技全面降维打击！
届时全球的科技格局，都会全面改变！
其他赛道，因为历史原因，国内起步晚了几十年，导致一直落后，处于追赶状态。
像是手机、电脑都是如此，包括晶片、医疗等等方方面面都处于落后和追赶状态。
但只要给我们时间，完全可以用10一30年走完西方30—60年，甚至八九十年的路程。
这就是华为在做的事情，也是未来科技要做的事情！
不过王君山做的更极端一些！
不仅要在很多领域，用几年的时间走完西方几十年的路，甚至还要换赛道，提前布局，提前抢跑。
而AI赛道就是最好的选择之一！
也是必不可少的选择！
正是为此，未来科技发展初期就布局了云计算和数据中心大基建。
不只是为了电商的发展，更是为了AI大模型的提前布局。
王君山可是清楚，一旦AI大模型提前布局、提前落地，完全可以在很多领域实现质的飞跃。
比如seedance2.0的出现，智能生成的视频，特效堪比好莱坞大片，让好莱坞都感到丧心病狂。
如果未来科技提前十几年搞出来，那国产特效都可以全面崛起，并且把成本压到极低。
从此之后，国产动漫再也不会因为建模太差、特效太拉垮，备受吐槽。还有那些国产电视剧电影，也不会因为五毛钱特效辣眼睛。
相反，都可以凭借超强的AI特效智能生成，使得国产动漫、国产电影、国产电视剧的特效水平和建模提升好几个层级。
都能达到堪比好莱坞大片的层级。
届时，未来视频都能借此脱颖而出，成为国内第一视频平台，乃至全球第一视频平台0
还有后续的短视频赛道，AI短剧、AI动漫等等，都不再是问题。
王君山早就让崔倩收购了起点的大量优质IP版权。
但并没有大规模的IP改编，就是因为当下的特效烧钱太高，制作成本太高。
如果全面改编的话，困难重重，而且做出来的效果差强人意。
就像《秦时明月》，动漫前几季在当下都是天花板的存在，可是放到多年后看，就实在是颗粒感严重。
导致前几季的观感和后几季的观感差异很大，甚至存在断代感。
为此，玄机都不得不进行重制。
可重制后的效果，依旧差强人意。
同样未来科技如果要大规模进行漫改，也会存在这样的问题。
在2010年做的再精致，可放到2017年也会过时。
更要命的是，一部数百万字的长篇小说，会做成多季，会连续做多年。
到时候前面质量差了，会严重影响后续几季的收视率和营收。
因此，对于这些版权的改编，王君山只是挑选了个别比较短的版权进行改编，然后在未来视频上进行播出或者做成年番。
那些要连续做好几年的长篇优质版权，王君山都留著。
就等著几年后AI大模型落地，用Seedance2.0等AI大模型去制作。
那成本就可以压低，特效等级也可以完全拉升。
届时未来科技能够实行批量生产。
正常做一集高质量的动漫，一集就要投入二三百万，并且需要一周的时间。
但如果用AI大模型加持，智能生成特效。
一集的投入能够压缩到几千块，覆盖一点人工成本就够了。
而时间更能压缩到几个小时。
届时动漫年番就不会是一周播一集了。
相反，完全可以做成日播，一天播一集。
直接让用户看爽！
这才是IP漫改的正确打开方式！
可以说，Seedance2.0这样的AI大模型，对整个动漫行业、影视行业乃至好莱坞，都会形成降维打击。
不过这事要一步步的来，首先得等云计算实现突破，以及未来数据中心落地之后才能推进。
否则AI大模型的训练都只能停在想像中。
「怀瑾，安排你一个任务！」
「什么任务？」
见王君山如此郑重的姿态，沈怀瑾都满是好奇。
能让王君山如此郑重，必然是非常重要的任务。
「招募一些最顶尖的人才。年纪小一点，资历经验不要求，但一定要最突出、最优秀、学习能力最强！」
「把他们编入一个全新的特殊部门！每天继续上班，但是不需要做商业化的产出，而是不断的学习！」
「什么？不用做产出，只用学习？那岂不是白养著他们？」
沈怀瑾满是不可思议，接著摇了摇头：「不对，你不会干这样的事情，一定有更深的考虑！」
「比如他们的重点就是学习更领先的技术或者是理论，是远超当下的新理论。从而把他们培养成当下不具备的人才，是为了将来筹备！」
「不错，你很聪明。这就是我要的！」
王君山想得清楚，AI大模型能不能提前落地，需要考虑多方面因素。
首先，AI大模型的基础架构Transformer！
这个王君山可以搞定，招募人手，完全可以提前做出来！
其次，云计算、数据中心这些也都不是问题！
但最要命的还是硬体设备和人才！
当下的算力晶片不够。
不只是当下不够，就连三五年之后都不够！
这会严重制约AI大模型的发展和训练。
单纯指望英伟达等企业，需要五六年后才能推出算力强大的晶片，那太晚了，也太慢了！
为此，未来科技只能自力更生！
在布局手机晶片之后，提前布局GPU和AI晶片！
只有提前做出能够用于AI训练的强大算力晶片，才能够让AI大模型训练提前落地有了可能。
除此之外，还有一个致命问题，就是当下没有深度学习的人才！
当下的AI人才都在研究计算机视觉（如ImageNet）和围棋程序（AIphaGo）。
根本没有人去做AI大模型，甚至他们都想不到。
如
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