用积分升级为ai制药系统
功能：……
目前这套系统在三清集团运转良好，不但替公司管理着众多实验室，还兼起了公司智能办公系统的职责。
当时他对“可使用积分升级为ai制药系统”这句话非常感兴趣，还特意花了100积分查看ai制药系统的介绍，也得知了升级所需的积分，不多不少，正是100万。
原来查询过后，系统就记录在案，等积分满足所需以后，就会提醒他升级。
卫康第一次觉得，这个系统还是挺智能的。
“系统，升级智能实验室系统。”
“叮！正在升级中。”
过了十秒。
“叮！智能实验室系统已升级成功。”
随后，一个金色方块出现在他面前的桌上。
方方正正，巴掌大小，通体流光溢彩，散发着柔和的金色光芒。
这，怎么这么眼熟呢？
卫康揉了揉眼睛，感觉自己好像看到了一个移动硬盘。
不过比上次的金色u盘要大许多，说明确实数据含量多了很多。
他把金色方块放进信封中，然后夹在一个文件夹里，朝着ai制药实验室走去。
公司为了人工智能，在硬件方面还是投入比较大的。
整整一层楼的房间都塞满了自建的gpu计算机，足足有几万块卡，还包括海量存储设备。
虽然投入很大，但从长远来看，自建超算比租赁云平台更有发展潜力，也是ai系统成长的必经之路。
人工智能的核心业务壁垒和竞争力就是算法中的业务逻辑，还有就是数据。
就算一开始租赁云平台，等到后期核心业务已经稳健，数据和算法需要信息安全保护的时候，还是需要从公有云平台迁移至自建超算。
租赁云平台只适合对成本敏感的小公司，如果资金和时间都充裕，还是直接自建超算更合适。
尤其是当计算力和算法均是自己研发的，就会产生1+1大于2的“化学反应”。
因为原创算法和算力两者采用统一的接口时，更易于互相匹配和协调。且数据的收集，标注，模型建立，模型训练到输出sdk的每一个环节，都可以做到标准化和自动化，整个链条就会跑得更快，算法迭代速度更快。而公有云的超算很难满足每个企业算法的匹配。
而且国内数据安全保护也非常薄弱，如果通过公有云平台做模型训练，理论
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