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        可是，GPU就不行了。

        GPU之所以能取代CPU成为人工智能计算的主要工作，就是因为GPU主要是以处理并行计算为主。

        而人工智能的神经网络算法趋势，所需要的就是并行计算，刚好和GPU相匹配。

        一旦是并行计算了，就没法像流水线工人那样，靠着堆积数量去提高生产力了，这就得靠着实打实的硬实力了。

        比如一个博士生和一个小学生算数学题，小学生根本不行。哪怕把一万、十万个小学生组合起来，也不可能是一个博士生的对手。

        这就是高通、英特尔这些主要以销售CPU为主的公司，市值最高也就是几千亿美元，而以卖GPU为主的英伟达，市值却能冲上5000亿美元、1万亿美元、2万亿美元甚至更高的原因。

        CPU再是核心技术，也有可替代性。

        GPU却没法靠着堆量的方法来替代。

        没有顶级的GPU，就无法提供顶级的算力，就不可能成为顶级的人工智能公司。

        就像十年后的2023年国内的人工智能现状。

        世界上最好的GPU芯片是英伟达的H100，售价4万美元一块。其次是英伟达的A100，售价1万美元一块。

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