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第464章 沸騰雲電腦

2024-08-23 07:10:58 作者: 雲天明
  第464章 沸騰雲電腦

  人工智慧研發這一塊,無論是今世還是前世,無論是硬體還是軟體條件,目前國內都是遠遠落後於國外的。

  當下國內人工智慧水平,尤其是遊戲AI的智能水平,還停留在「監督學習」階段。

  所謂「監督學習」,即是指人類出題, 告訴AI正確的答案,並賦予相應的對策的學習方式,類似於中小學填鴨式教育。

  反映到遊戲應用場景里,就是那種識別看到人類玩家後,人機會主動進行攻擊,最多再加一些設定,比如HP小於30%時, 會自己找掩體躲避,當敵人躲在某處時間過長時,會扔一顆手雷過去。

  但這些都是很死板的程序判斷,嚴格來說還不具備人工智慧的特點,並不是真正意義上的人工智慧。

  而國際上,早在97年的時候,IBM用專門設計的計算機,就下贏了西洋棋冠軍。

  當然了,那會兒所謂的計算機也不能稱之為AI,之所以能下贏西洋棋冠軍,採用的是暴力破解方法,也就是窮舉法,把所有可能的下法全部計算一遍,然後對比人類的棋譜,選擇最優解。

  也就是所謂的「大力出奇蹟」。

  但是到了圍棋這裡,沒法再這樣窮舉了。

  力量再大, 終有極限,圍棋的可能性走法,遠超宇宙中全部原子之和, 即使用目前最牛逼的超算, 也要算幾萬年,在量子計算機成熟之前,電子計算機幾無可能勝任這樣的任務。

  於是,程式設計師給阿爾法狗多加了一層算法:先計算哪裡需要計算,哪裡需要忽略,然後再有針對性地計算。

  通俗點說,就是計算機具有了學習能力,能夠感知、判斷並完成決策,這便具備了AI的基本特徵。

  不過,機器的學習方式,和人類有著質的不同,人通過觀察少數特徵,就能推及多數未知,也就是具有「舉一反三」的能力。

  但機器不行,它必須不斷地試錯排除,不斷地識別計算,才能得出結果。

  而且在這個學習過程中, 需要三個基本條件:算法、算力、數據。

  算法就是計算方法, 也可以稱之為計算模型, 比如識別一隻狗和識別一段人類語音,其算法是不同的,應用場景不同算法就不同,這需要程式設計師進行相應的設計和優化。

  但有了算法,沒有算力和數據,AI也無法進行學習。

  就如同「巧婦難為無米之炊」,算法是食譜,算力就是烹飪工具,數據則是食材,光懂得烹飪方法,沒有烹飪工具和食材,一樣無法烹飪出美味的佳肴。

  所以要想在人工智慧方面有所建樹,最根本的就是要解決算法、算力和數據這三個基本條件。

  目前國際上人工智慧技術研發進展緩慢,主要就是受制於算力和數據,不過這方面恰好是沸騰的優勢。

  經過多年布局,目前這三個基本條件及其外延條件,儘管與國外還無法相提並論,但在國內已經基本具備,所以人工智慧技術研發上,方傑認為是時候發一下力了。

  首先算法方面,說白了就是兩個分支條件:程序開發人才和算法訓練平台。

  人才這一塊國內目前並不缺,沸騰研究院、中科院自動化研究所、華為、騰訊等,在相關領域本來就有大量的科研人才。


  而這次發力,方傑還直接拿錢把在海外工作的不少華裔專家砸回到了國內來。

  至於算法平台,那可是老本行,不就是遊戲麼,這方面沸騰集團擁有天然優勢。

  AI的學習,就是通過遊戲進行學習的。

  當然,AI遊戲與人類遊戲,稍稍有點區別,即針對性更強,目的不是為了讓AI從遊戲裡獲得成就感,而是為了使其學習進步,並幫助人類完成各種工作任務。

  比如紅白機時機就有一款非常簡單的遊戲:打方塊。

  其遊戲玩法是玩家左右滑動控制一個具有彈力的短板,接球並反彈小球,消除遊戲界面上方一排排的小方塊,消掉所有方塊就能通關遊戲,並以此獲得成就感。

  如果將這款遊戲用作AI訓練平台,通過特定的算法和強化學習,AI就會從一開始完全接不住球,到後來不光能接住球,還能準確計算出小球的反彈角度,消掉上方所有方塊。

  甚至經過一段時間的訓練和學習,AI還能找到最優的通關方式。

  比如先精準消掉左上角的幾個方塊,打通所有方塊的上方路徑,然後再把小球打進去,讓小球在方塊陣的上方,在牆壁與方塊陣之間來回反覆反彈,每趟能連擊消除幾十個方塊,大大提高了通關速度,並且獲得更多的連擊分數加成。

  這樣的遊戲思路和技術,可能只有高玩才能想到和做到,到了這一步,AI在打方塊這款遊戲裡的技術水平,顯然已經超過了普通玩家,其學習方式,就不是「監督學習」了,而是「強化學習」,AI擁有了自主學習的能力。

  同樣的方式,如果將AI放入其他遊戲,或者說不同算法模型里不斷地的學習總結,那麼一樣也能訓練培養出能力極強的AI出來。

  從本質上看,培養教導AI,其實與教育小孩沒有太大區別。

  那麼反過來說,通過遊戲進行寓教於樂學習,才是人類小時候最佳的教育學習方式,將遊戲視為洪水猛獸,是不可取的,在教育方法上,自我強化學習也要比填鴨式「監督學習」效果更好。

  算法問題解決了,接下來就要滿足算力和數據的條件。

  數據不必多說,遊戲訓練平台本身就是在不斷地收集數據,隨著AI智能不斷提升,數據收集的速度和質量也在不斷提升,而在實際運用場景中,遍布全網的大數據了解一下?

  比如未來的人工智慧無人駕駛技術,現在沸騰汽車、沸騰出行就已經在收集相關數據了。

  為什麼數據很重要,就重要在這裡,誰擁有大數據,誰才能做AI,否則連人工智慧的門檻都邁不進去。

  而顯然,沸騰集團和方洲國際在數據收集方面,絕對是全球領先的,軟硬體基礎比其他國際網際網路大鱷打得都要好。

  而收集、統計、處理這些數據,又需要海量的算力支持,這就涉及到超算中心項目了。

  經過兩年的布局和發展,目前沸騰超算中心已經建立了超過100座超算機房,投資額超過300億,但算力依然供不應求。

  其中科研雲計算、雲網吧是目前超算中心最大的兩個業務板塊,其中又以科研雲計算的需求為最。

  原因很簡單,國內提供能這麼強大算力,並且服務費用這麼低廉的超算中心,只有沸騰超算中心了。

  眾所周知,搞科研很燒錢,而計算機科研燒錢主要就是燒在了人力、硬體和電力上。


  人力方面還好說,畢竟是高科技人才,值那個價,要做相關科研,這是必須的投入。

  而硬體方面,根據摩爾定律,計算機硬體更新換代的速度很快,如果讓科研機構自己時不時地升級硬體設備,成本太高,根本耗不起,但如果不更新升級硬體設備,能耗大不說,工作效率也低,並非長久之計。

  而且還要考慮硬體折舊問題,許多硬體電子設備長期滿負荷運轉,使用壽命比家庭電腦低得多,沸騰超算中心前頭一邊在新建機房,後面又一邊在更換老舊損壞設備,運營成本居高不下。

  至於電力,現在整個光伏產業都是巨虧,如果不靠國家補貼,根本活不下去,更別說使用高昂成本的太陽能電力的超算中心了。

  而這些成本,如今都被沸騰超算中心承擔了,科研機構當然是趨之若鶩,使勁地薅沸騰超算中心的羊毛。

  也正是因為如此,儘管生意火爆,但運營了兩年的沸騰超算中心別說賺錢了,保本都做不到,依然是虧本狀態,甚至可以說是血虧,每年都要倒虧幾十億。

  這也使得銀行沒有再批覆給沸騰超算繼續貸款,參與投資的幾家股東也不太願意繼續融資投入,沸騰超算中心建立了一百多座機房後,開始後繼乏力。

  做實業就是這麼難,不是講一些故事和概念,就能忽悠住投資者的,那是必須拿出實實在在的業績,才具有說服力。

  而超算中心不給力的話,各家的人工智慧研發工作就只能斷斷續續,一般就是利用深夜算力谷期時,租賃相對便宜的算力對AI進行訓練,但算力成本依然高昂,燒錢燒的很快。

  所以要在人工智慧研發上發力,對方傑而言,最終真正要解決的問題,其實是算力的問題,或者說超算中心的運營成本問題。

  而要降低超算中心的運營成本,最直接的方式就是提高算力基礎價格,但這麼做的話,又與搞超算中心的目的背道而馳。

  如果提高算力價格,那麼科研成本也就水漲船高,自然就會嚴重打擊大家的科研熱情和科研進度,一些前景不明的科研方向,尤其是中短期幾乎看不到盈利可能性的基礎科學方面的研究項目,很可能會就此下馬。

  而方傑搞科研中心的目的,是為了加速科技進步和創新,所以不能為了超算中心持續健康發展,而去阻礙科研速度,這樣就是本末倒置,丟了西瓜撿了芝麻。

  所以在2012年年中,方傑召集沸騰超算中心、沸騰研究院、沸騰科技、沸騰能源,以及關聯公司股東高層、技術研究人員,召開了一場大型研討會。

  會議的目的,就是為了集思廣益,討論如何在不提高算力價格的基礎上,給超算中心創收,使其能夠扭虧為盈,至少保證能夠在保本的情況下持續擴大規模並不斷發展。

  這場研討會足足開了一周時間,與會人數超過1000人,各方高層和技術人員紛紛發表了自己的想法,提了不少好點子,其中有一些方案當場就被方傑立項了,對未來產生了深遠影響。

  第一個被立項的,是沸騰科技提出來的方案項目,名曰:沸騰雲電腦。

  何為「沸騰雲電腦」?

  直白點說,就是這個電腦,在聯網後,具有雲計算的功能。

  用戶在正常使用沸騰雲電腦時,跟普通電腦沒有任何區別,但當電腦處於閒置或待機狀態時,該台電腦將會加入超算中心網絡,成為其一部分,承擔一定量的超算中心分配的計算任務。


  類比一下,這些沸騰雲電腦表面上其實跟黑客世界裡的肉機沒區別,無非是黑客將其當做非法用途,而沸騰雲電腦則用在了正道。

  也就是說,沸騰雲電腦這個項目的思路就是,既然超算中心運營成本太高,入不敷出,建設速度又滿足不了用戶對算力的巨大需求,那麼就發動人海戰術,將每台個人用戶電腦在閒置時提供的算力集中起來使用。

  或許一台沸騰雲電腦所能提供的算力微不足道,只能進行一些不太複雜、持續時間不長的計算,如果一百萬、一千萬甚至幾億台電腦的算力集合起來呢?

  說白了,沸騰雲電腦其實就是超算中心的一台算力伺服器,當成千上萬以個人用戶為單位的沸騰雲電腦被集結起來的時候,其提供的算力,遠超上百個超算中心的機房,從而一定程度解決目前超算中心所面臨的困境。

  而且這功能並不影響個人用戶正常使用沸騰雲電腦,當雲電腦在被用戶操作使用的時候,雲超算系統是不會占用內存和系統資源的,用戶也可以自行設定資源分配比例。

  比如用戶在看網絡小說的時候,計算機大部分系統資源其實是被浪費掉的,這個時候用戶可以按一定的比例分配資源給雲超算中心提供算力支持。

  而這種支持,也不是無償的,根據其提供的算力和時間,超算中心會通過交易寶,給用戶支付一定的算力費用。

  也就是說,使用沸騰雲電腦的用戶,電腦開機後,可能在吃飯、工作摸魚、看小說、聽歌等不怎麼占用系統資源的情景下,順帶還能賺點錢。

  錢可能不多,但貼補一些電費,降低一些生活工作成本,還是沒問題的。

  反正電腦閒著也是閒著,只要不影響正常使用,順帶能撈點外快,沸騰雲電腦的用戶們自然不會介意。

  除此之外,沸騰雲電腦還有三個優勢。

  一個是沸騰科技很雞賊地把沸騰汽車的那一套學去了。

  即沸騰雲電腦其實是租,而不是賣。

  每期的租期為兩年,兩年後沸騰科技將免費更新升級電腦硬體,期間也會提供全方位售後保障服務。

  每期租賃費,按照電腦配置不同,最高檔是2400元整,平均每年租賃費1200元,最低檔每年600元租賃費,平攤到每個月,費用才50-100元。

  要知道這會兒每個月的網費都是60元起步,60元/月的電腦租賃費根本不算啥。

  這個錢還不需要立即付款,只要用戶在使用沸騰雲電腦的時候,閒暇時讓電腦參與雲計算工作,那麼租賃費會自動從雲計算收益中扣除。

  換言之,可能用戶使用兩年沸騰雲電腦後,一分錢的租金都不用交,相當於免費使用電腦。

  當然,實際上不可能是免費的,因為電費是用戶自己承擔的。

  但話又說回來,用自己的電腦不也要耗電?

  何況很多電腦用戶用的還是單位的電,電費單位報銷。

  當然,也有用戶可能會說,2400元租賃兩年的沸騰雲電腦,似乎有些不划算,3000元都可以買台電腦了,何必去租。

  這就提到了沸騰雲電腦的第二大優勢:高配。

  沸騰雲電腦的配置,為了雲計算的需要,顯然不是那種3000元檔次的破爛低配電腦能夠比擬的。


  按照沸騰科技官方公布的配置,2400元租賃檔的沸騰雲電腦,其性能相當於目前市場上1萬元的電腦配置。

  所以這2400塊錢租回來的,可是伺服器級別的電腦,哪怕用戶在電腦上一邊看視頻,一邊分配算力給超算中心,也不會有什麼明顯不良的感覺。

  如果拿這樣的電腦單純玩遊戲,市面上所有的3A大作跑起來都不存在問題,順滑得很,如果用來渲染圖形圖像,也足以滿足專業設計師的需求。

  如果是自己的電腦,過不了2、3年,性能就落伍甚至被淘汰了,最後只能當廢鐵賣掉,甚至當廢鐵都還不一定有人要。

  但租賃沸騰雲電腦就不存在這個問題,因為2年租期到期後,你可以選擇續租或者停止租賃,沒有折舊損失。

  如果選擇繼續租賃,沸騰科技會對電腦更新換代,提供新的同一時期的高配電腦,就像沸騰汽車一樣可以換新。

  所以有了低廉、高配、換新這三大優勢,根本不擔心沸騰雲電腦沒人買,甚至可以預見,沸騰雲電腦也會像沸騰汽車那樣,成為了一種可遇不可求的稀罕物。

  因為沸騰雲電腦的核心配件,比如CPU、主板、內存什麼的,其實都是超算中心升級換代折舊換下來的二手貨,數量有限。

  這些二手配件對超算中心來說,可能性能較差、能耗較大,已經不適合繼續使用,但對普通家庭和企業用戶來說,組裝起來依然是高配。

  所以沸騰超算和沸騰科技推出的沸騰雲電腦,其實是廢物利用,並沒有耗費多大的成本,否則租賃費也不可能那麼便宜,定價2400元/2年,是精算師們和市場分析師們精密計算後的結果,不可能虧本。

  至於兩年後,到了沸騰雲電腦更新換代的時候,淘汰下來的電腦也不是真正的廢品,該回收的全部回收,然後翻新組裝,通過方洲科技,將這些三手貨電腦以低廉的價格,賣到東南亞、非洲、南美洲等不發達地區去。

  對這些不發達地區的民眾而言,哪怕是三手貨的電腦,依然是高配,但價格卻可以相對低廉,沒有理由不為此買單。

  何況,以方舟國際的定性,完全施行的是資本的那一套,方傑賺外國人的錢也從來不講節操,他就說這電腦是新的,大家也就只能這麼相信,沒毛病。

  總而言之,沸騰雲電腦項目,自研討會期間立項,會議結束後不到一個月,第一批200萬台沸騰雲電腦就正式推向了市場,然後不到一周時間就銷售一空,供不應求。

  畢竟有沸騰汽車這樣的先例,如今又以同樣的銷售模式推出了沸騰電腦,有經驗的民眾們可不會再觀望了,先不管那麼多,搶到就一定是賺成為了大家的共識。

  如果說普通民眾購買慾望強烈,那麼企業用戶則可以用瘋狂來形容,一出手都是幾百台電腦成批地進行訂購。

  因為公司老闆們太清楚自己公司的運營成本了,尤其是網際網路公司,電費成本一直居高不下,而員工們工作期間,普遍全天開著電腦,卻經常摸魚,並沒有100%地使用電腦資源,這個比例能達到40%就算不錯了。

  既然公司辦公電腦閒置率很高,那為毛不順帶撈點外快,貼補一下公司的運營成本?

  而且公司電腦隔個2、3年總要換新,期間經常損壞還要維護,也是一大成本,如果不維護,又總是被員工吐槽電腦太慢不好用,如今沸騰雲電腦的出現,徹底解決了這些問題,稍微算個帳就知道,租賃沸騰雲電腦肯定比自己買電腦划算。


  而站在沸騰集團的角度上說,反正這些配件,除了顯示器、鍵盤滑鼠等外設配件,核心配件都是淘汰下來的東西,便宜租給民眾使用並不可惜,多撈一分錢都是賺的。

  站在方傑的角度上看,這麼做還有個好處就是大大提升了民眾的生活生產效率,以前用低配電腦不論是工作還是遊戲,都很費事,甚至無法進行,現在這200萬沸騰雲電腦用戶就沒這方面的苦惱了。

  如果全社會都在用沸騰雲電腦,且不提能帶來多大的額外算力了,單是對整個社會發展和經濟的提升,都有很大的推動和加速作用。

  所以沸騰雲電腦這個項目,也是一舉多得利國利民的好事,實現了多方共贏。

  唯一的問題就是沸騰雲電腦的產量太低,其產能取決於沸騰超算中心硬體淘汰速度,根據摩爾定律,理論上短期內沸騰雲電腦每周的出貨量最多60萬台,無法全面覆蓋全國市場。

  其實這個出貨量也已經很牛逼了,差不多占據了全國每年PC銷售三分之二的市場,並一舉壟斷了中低端電腦銷售市場,即便放眼全球,市場占有率也超過了25%。

  當然,搞沸騰雲電腦的目的不是為了賺錢,業內明眼人也都能看出沸騰雲電腦這個項目,在租賃費如此低廉的情況下,幾乎無利可圖。

  這個項目最終,還是為了用人海戰術給超算中心提供海量算力,並加速科研工作,尤其是人工智慧方向的研究。

  不過沸騰集團這麼一弄,推出性價比如此之高的沸騰雲電腦,直接就得罪了整個PC行業,中低端電腦生產廠家罵聲一片,為了生存,紛紛在網上帶節奏。

  比如說沸騰雲電腦只是二手電腦,每年1200元租賃費租個二手電腦回來,誰會甘心?

  而且二手電腦非常容易出現各種故障,維護成本很高,也很麻煩。

  至於能靠算力賺錢,那也只是個噱頭,一台電腦即便全天候提供滿算力,也賺不到10塊錢,扣除電力成本,每年的租賃費其實根本賺不回來好吧?

  對於這些聲音,方傑沒有理會,依然我行我素。

  想要在社會中做點事,不被人罵那是不可能的,以前他是儘量以和為貴,少樹敵,不過PC產業的話,得罪也就得罪了吧。

  反正隨著移動智慧型手機時代的到來,PC業早晚有沒落的一天,長痛還不如短痛,起碼用沸騰雲電腦替代,能提供龐大的算力,總體來說是利大於弊的。

  至於此舉帶來的大量業內人員失業問題,方傑也給出了解決方案,讓電腦城的商家們,業務從電腦銷售轉型為電腦售後服務。

  即以前電腦城的商家主要是靠賣組裝電腦掙錢,現在則負責沸騰雲電腦的回收、交付、軟硬體維護服務維持生計。

  這其實是一種產業進步和升級。

  10多年前,國內個人電腦市場剛開始起步的時候,電腦還是個高大上的新鮮事物,會使用電腦,哪怕只會打字的用戶還算高科技人才,那會兒個人電腦用戶很少,用戶素質也比較高,一般都懂電腦的基本維護,電腦售後業務幾乎沒什麼市場,大家就算要維修電腦,也是抱著電腦去電腦城。

  但現在不一樣了,個人電腦已經向大眾們普及,這用戶基數大了,又不是人人都會維護電腦,比如重裝系統這種活兒,很多人是干不來的,再加上生活節奏加快,大家也沒時間處理這些小問題。


  尤其是企業用戶,人家可能分分鐘就是上萬上百萬的大生意,哪有功夫把精力耽誤在硬體維護上,如果專門請電腦技術維護方面技術員工,成本又太高,也不一定能處理所有問題,於是專業的電腦上門維修維護服務就有了廣大的市場前景。

  沸騰雲電腦雖然採用的是租售模式,並且也提供售後服務,但這個售後服務,只是提供基礎服務,如果使用過程中客戶自己造成的軟硬體問題,是要額外收取售後維修費用的。

  沸騰科技的做法就是建立一個沸騰雲電腦售後平台,客戶在平台上下單邀約維修人員,而個體戶性質的技術人員則以就近原則,從平台上接單,一個單子弄下來,少則賺50,多則幾百,不說賺什麼大錢,維持正常的基本生活是毫無問題的。

  而且沸騰雲電腦售後平台的業務,也不僅僅只針對雲電腦用戶,其他品牌或組裝電腦出了問題的用戶,都可以在上面下單,享受上門專業服務。

  不論是沸騰雲電腦項目還是這些相關業務,只是這次研討會討論出來的項目之一,此外還有很多計劃項目也需要好好說道說道。

  比如沸騰遊戲就針對人工智慧學習,提出了一個「生成對抗網絡學習」的概念。

  這個概念的提出,為人工智慧培養研發,提供了一個節省大量算力的思路。

  此前提到過「監督學習」、「強化學習」的概念,但這都需要大量的算力支持,而「生成對抗網絡學習」則對算力的需求相對較低,因為通過這種方式,人工智慧學習找補的對象是人類,並且以網絡對抗的形式進行。

  通俗點說就是,可以製作一系列專門用來教育培養人工智慧的網路遊戲,但這些網路遊戲普通玩家也能玩,並且具有很強的可玩性和對抗性。

  然後,人工智慧通過在遊戲中不斷地與玩家進行對抗,以此不斷向玩家們學習遊戲經驗,從而實現自我成長和智能提升。

  簡單點說就是把玩家當陪練,讓玩家的邏輯判斷和行為決策成為人工智慧的學習養分,而不是靠另一段程序代碼訓練人工智慧,這樣就節省了一部分算力。

  這個思路的缺點是玩家的行為決策往往具有不確定性和隨機性,會產生很多無效的數據,使得AI的學習效率很低,甚至把AI帶偏,就像大人會把小孩教壞一樣。

  不過話又說回來,沸騰遊戲本來就是要做遊戲的,玩家本來也是要玩遊戲的,沸騰遊戲在運營遊戲過程中,本來就會收集到大量的玩家數據,那麼在遊戲裡安排訓練一個AI系統不斷與玩家進行對抗學習,本來就是順手的事,並不會耽誤什麼,也不會提高成本。

  至於開發什麼樣的遊戲,題材、類型、風格都可以不限,當然最好還是對抗性強的多人在線FPS、MOBA競技網遊。

  既然下面有想法,也想做事,方傑當然是樂見其成,轉身就塞了一份《絕地求生》的遊戲策劃案給沸騰遊戲,要求他們在1年內把這款遊戲開發出來,並且加入AI智能系統。

  (本章完)


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