i的服务器阵列，是部署了数万片高端apo1500显卡组成，而且这样的ai训练服务器阵列不仅仅是一个，而是好多个。
这种大型的ai训练服务器阵列，每天光是电费就非常夸张。
训练ai的各项成本是非常高昂的。
用普通显卡训练ai，这成本自然海了去……
所以，对于其他常规的民用显卡而言，算力成本不是什么关键指标，人家游戏玩家只要最顶级的性能，显卡是两百瓦还是五百瓦，人家并不关心。
但是对于企业训练ai就不一样了，功耗直接意味着成本，所以是需要衡量综合算力成本的。
如此今年趁着机器人热度，又掀起了一番人工智能浪潮后，智云半导体也是趁热发布了apo2000显卡。
综合算力成本降低百分之三十多，同时单张显卡的算力大幅度提升，提升服务达到了两倍多。
这张显卡，从硬件性能上来说，已经是达到了当下消费级显卡所能够做到的极限，甚至都可以说为了做到这种程度，都已经有些不惜成本了。
其gpu核心非常大……而芯片核心的面积就等于其成本！
十二寸晶圆片的面积是有限的，用来制造手机soc芯片，一张十二寸晶圆片大概能够制造五百个，但是用来制造电脑的cpu芯片，或者独立显卡gpu芯片的话，因为这种芯片的面积更大，可以制造的数量就更少了。
而晶圆厂用来代工芯片的时候，是按照晶圆片的价格来算的，一张采用十八纳米工艺的十二寸晶圆片多少钱，至于在这张晶圆片里要造什么芯片，造多少个芯片，那是你芯片设计公司的事。
这也是为什么，同等工艺下，电脑的cpu以及显卡的gpu核心，其价格都要超过手机soc的原因……没啥太特殊理由，就是因为电脑用的芯片面积大，成本更高
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