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大型企业有野心，也有技术实力的会自己搞第二代人工智慧底层算法，没什么野心，技术能力也不行，或者跨行比较大的一些传统制造业企业，他们往往直接部署智云集团的开源免费模型，或者使用其他顶级企业自研的闭源付费模型。

这年头，稍微上了规模的企业几乎都涉足人工智慧领域了，实在买不起量子综合算力系统的，也会选择租用智云集团旗下的量子算力中心进行训练。

或者做一些更基础的人工智慧训练或运行的话，传统的gpu算力系统也能用，传统，尤其是上一代的gpu算力系统的算力成本现在还是比较便宜的。

人工智慧算力设施，到了现在已经成为了衡量一个企业，乃至一个国家技术以及实力底蕴的东西。

就算是那些发展中国家的一些企业，也是会尽可能的攒钱采购一些智云集团的算力设备用来跟上人工智慧时代。

研发人工智慧技术本身他们是不敢想，但是好歹智云集团公布的免费开源模型要能部署并应用吧！

有统计机构调查过，目前全球范围内的五百强企业，有一个算一个，全都是智云集团算力设备的客户，无非就是采购量多少的区别而已————不分行业！

就算是银行，投行等看似和人工智慧技术没什么联系的金融机构，一样大量采购算力设备，用来训练他们的交易模型。

哪怕是石油企业，也会采购算力设备用来训练他们的各种应用模型，用来勘测，开采，提炼石油的各个环节。

在智云集团的强力推动下，当代的人工智慧技术应用，可不仅仅局限于一些网际网路应用，帮着人们生成文字，图片，写个代码之类的，更主要的应用其实是在工业领域，如机器人制造、汽车制造以及其他制造业。

而国内制造业是规模最大的，同时在大部分领域都是属于最发达的，所以人工智慧应用也是最普遍、最深入的。

而这带来一个更有意思，是大部分发展中国家所不愿意看见的情况。

那就是随着华夏这边的制造业越来越朝着自动化，智能化发展，生产效率越来越高，生产成本越来越低，很多发展中国家的低劳动力成本就失去了优势————

他们发展工业就更难了。

在很多产品的生产上，人工成本就算再便宜，也没有机器便宜。

发展中国家苦哈哈用一千个工人，耗时一个月才能生产出来一万件产品————

华夏国内的工厂，只用几十个工人，一个月能生产十万件产品————而且几十个工人里有相当多一部分还都是设备维护工程师等技术性工人。

这种情况也导致了，早几年还比较盛行的国内制造业向海外转移，用来降低成本的势头，现在开始出现大规模降低。

因为企业老板算来算去，还是国内生产的成本更低，利润更高！

当然，部分行业还是不可避免的出现了一些产业外流的情况，但是这也是全球产业分工模式下的一种常规流动————国内的工业经济就算再厉害，也不可能占据全球所有的工业产值份额。

现在占据百分之四十五左右的工业份额，已经是属于相当夸张了。

此外国内现在也在推动产业升级

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