2023年，在阿里云栖大会上，阿里云创始人、中国工程院院士王坚说，人工智能和云计算的发展现在走到了一起。云计算和GPT的关系，将像是电和电动机，模型将会像智能时代的电动机一样，消耗掉云计算提供的大多数算力。当那一天来临，意味着诸多由模型驱动的新业态出现。

英伟达Blackwell GPU在亚马逊云科技上的应用，将加速生成式 AI 前沿技术发展，并提升万亿参数大语言模型在云端的推理加速。

在大模型研发领域，万亿级参数规模代表了业界最前沿的水平。业界有消息称，GPT4的模型参数是1.8万亿。英伟达此次发布的Blackwell 架构GPU，目标就直指万亿参数大模型。

Blackwell B200是目前最强大的AI芯片，FP4性能高达20 petaflops，是上一代卡皇H100的5倍。

Blackwell GB200超级芯片是将2个Blackwell GPU和1个Grace CPU结合在一起，性能更加强大。与H100相比，Blackwell GB200对于大模型推理工作负载可实现30倍的性能提升，同时将成本和能耗降低25倍。

GB200 NVL72是将36个Grace CPU和72个Blackwell GPU集成到一个液冷机柜中，通过第五代 NVIDIA NVLink™ 互连。其可实现720 petaflops的AI训练性能，或是1,440 petaflops（1.4 exaflops）的推理性能。一个GB200 NVL72机柜可以训练27万亿参数的AI模型。

很快，上述这些AI算力“核弹”就能在亚马逊云科技上使用了。

客户将能在亚马逊云科技上使用基于NVIDIA GB200 Grace Blackwell超级芯片和B100 Tensor Core GPUs的基础设施，从而在云上构建和运行数万亿参数的大语言模型。

人工智能给中国云计算的发展带来了“第三次浪潮”：第一次浪潮，出现在十年前，出现了以Netflix、米哈游为代表的云原生企业，中国的云计算业务在这个阶段起步，但由于国内市场成熟得太慢，便落后于海外；第二次浪潮，出现在传统企业采用云计算之时，但并没有将中国的云计算拉上正确的发展轨道；第三次浪潮，正发生在当下，由生成式人工智能带来机遇。

“算力、云计算、人工智能”，要把握好这次机遇，王坚提到了三个关键词，“不能把这三者拆开来看，这三件事情一定要三位一体地来搞” 。

算力是基础，GPU等板卡就像是“砖头”，搭建起算力所需的基础设施；云计算提供的是组织服务能力，把“砖头”提供的算力调动起来；大模型（人工智能）提供最终落地的可能性。找到真正消耗算力的场景，这是发展云计算最重要的环节。

在王坚看来，当前社会上对“大模型”的定义有些宽泛而含混，大模型事实上需要分五个层面来理解。首先是基础模型训练，即如何用万卡集群把一款模型训练出来，这是最消耗算力也是最考验技术能力的环节。第二是模型调整，在通用模型的基础上，调出适用于个别行业或垂直领域的模型。第三是应用模型，可不基于通用模型，而是由其他类型数据训练得来。第四是模型应用，也就是将大模型用到千行百业，很多时候人们常把模型的应用当作是在开发大模型，这是非常不严谨的看法。第五是将模型变成一类服务，并应用到用户那里。

在理解大模型的五个层面中，前两个环节对算力的需求是最高的。但随着用户数量的增长，模型应用过程中所需的算力可能将超过模型训练所需。“如果一个国家应用模型的算力成为主流，那么我们的产业就成形了。”王坚说道。

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