此外更重要的是AP06000/120GB显卡，依靠智云集团所开发的一整套系统，能够实现更大规模，性能更优秀的算力卡集成系统，从而能够发挥集成优势用来训练大模型或运行人工智慧应用。
这些硬体上的优势，是其他厂商短时间内无法比拟的。
而生态支持这一点优势更加明显，智云集团多年的人工智慧生态布局下，围绕着自家的GPU建立了一整套的开发生态，同时市面上大量软体厂商也支持这一软体生态。
就连美国那边的大学的人工智慧课程，学生们学习的也都是智云GPU开发生态，全球各国的人工智慧开发工程师，他们从学习人工智慧技术再到现在从业研究人工智慧技术，一直玩的都是智云GPU开发生态。
你让他们搞AMD或其他公司算力卡的开发，他们也不会啊————还需要重新专门学习。
而学习是有成本的，并且这个成本还不低。
最后还有一个关键因素，那就是当下的各种应用人工智慧技术的企业，他们使用的各种人工智慧底层算法，基本都是来自于智云集团开源免费的各类人工智慧底层算法，典型案例就是：GTAI。
智云集团到目前为止，已经免费开放了数十种各种类型的人工智慧模型，从大型生成式AI，再到自动驾驶AI，机器人AI，机械臂AI，图像识别AI以及各类工业应用AI！
这些免费开放的各类人工智慧模型，所有个人以及企业组织都可以免费使用，并且可以用于商业目的，同时还不需要对自己的改进部分也进行开源。
总之智云集团免费开放，你们拿去爱干啥就能干啥，智云集团不管的。
□同时各大企业也普遍缺乏自研人工智慧的能力，比如那些传统制造厂商们他们也需要使用AI，但是你让他们自研AI那显然就很扯淡了。
少数有能力自研人工智慧技术的企业，做出来的人工智慧也不太行，和智云集团的技术差距太大了————就连谷狗这个号称在人工智慧领域排名第二的企业，他们做出来的人工智慧技术也不行，哪怕距离智云集团免费开放的AI都很大。
所以你会看到很奇的一幕：谷狗在自家网际网路业务上大规模使用的人工智慧技术，其实不是他们自己研发的，而是GTAI！
准确的说是根据GTAI深度改进优化而来的AI。
谷狗都如此了，其他微软，脸书，特斯拉等公司就更不用说了，一个个都喊着自研人工智慧技术，但是一个个都大规模部署GTAI。
然后关键的来了，智云集团免费开放的所有人工智慧模型，只支持自家的各类算力晶片。
训练人工智慧模型要使用APO系列显卡，人工智慧终端使用要应用PX晶片，L
系列晶片，LS系列晶片等。
其他晶片厂商推出的算力卡或终端算力晶片————这些模型很抱歉用不了！
总之，你想要用好用好免费，可以自由商用，还可以随便瞎改又不用对开源部分同样进行开源的智云集团各类人工智慧模型，你就只能使用智云集团旗下的各类GPU晶片。
不然，你以为智云集团那幺好心，直接免费开放数十种各种人工智慧模型啊————而且这些人工智慧模型的技术水平虽然不如智云集团自用的，但是也超过了谷狗等企业研发的人工智慧技术水平呢。
人工智慧模型免费，不代表晶片也免费啊！
GPU算力卡时代里，智云集团是占据了绝对的领先优势，市场规模近乎垄断，但毕竟是还没有垄断，甚至可以预见，随着时间的过去，同时晶片制造技术的提升越来越难，其他厂商慢慢的总是能够搞出来一些算力卡的。
外部生态不支持，但是企业自用的问题就不大了，谷狗以及脸书等公司自研GPU算力卡，基本都是抱着低成本自用的目的去的————一旦自家研发出来性能优秀的人工智慧模型，他们就能够使用自家的便宜算力卡了。
然而到了量子计算时代就变得彻底不一样了。
这东西，目前只有智云集团有————
其他企业连可用的量子计算机的影子都没呢。
同量子计算时代里，对人工智慧技术的提升作用太明显，现在智云集团所发布的一系列升级的免费开放人工智慧模型，乃至谷狗，脸书，特斯拉等企业自研的人工智慧模型，都是建立在量子计算机的量子计算特性上的。
在新一代的人工智慧技术发展上，量子计算机已经成为了不可或缺的算力硬体————但是这东西被智云集团给垄断了。
如此情况下，就可以想像西方工业体下的各国有多幺的担忧乃至恐慌了。
最终，这才有了老美那边的五千亿美元量子计算机计划。
至于其他国家怎幺看？
