正當智雲集團裡的穿戴設備部門，在投資部門、供應鏈部門、市場營銷部門開始為AI眼鏡的大規模進行準備，爭取在明年春天的時候發布這一款全新的產品時。
智雲集團的其他業務部門也沒有停下發展的步伐！
時間來到十月底，智雲集團旗下的威智科技，也就是承擔了X86指令集芯片開發任務的子公司。
比往年提前召開了新產品發布會，並發布了基於十二納米工藝的新一代CPU中端桌麵版芯片。
該中端的桌麵版CPU芯片，和年初一月份的時候發布的幾款移動端高性能芯片以及桌麵版的高端芯片一起，組成了智雲集團旗下的X86指令集，基於十二納米工藝的全套新一代的芯片。
這一係列的十二納米工藝的CPU芯片，在晶體管密度上已經超過了競爭對手英特爾以及AMD的芯片，同時功耗表現更加優秀。
從硬件角度來看，智雲的這一係列CPU芯片，已經是超越了競爭對手……
可惜的是在生態上還有一些差距。
這也是沒辦法的事，英特爾在X86指令集領域裡積累的生態優勢太大了，有著眾多更進一步的指令集技術以及獨特的技術，而這些智雲集團是沒辦法使用的，智雲集團隻能自行開發類似的技術來進行補充。
這種生態上的差距，也不是一天兩天就能追趕上的。
不過CPU業務在智雲集團裡本身就是一種補充業務，不管是純自研的SOP指令集，還是通過收購獲得的X86指令集，其芯片產品的目的很簡單的，那就是避免被對手卡脖子。
因此具體性能表現上略差一些也是可以接受的。
真正重要的是，隨著CPU的新產品發布沒有多久後，智雲集團旗下的智雲半導體又發布了全新一代的服務器GPU。
嚴格來說也不算是全新，而是年初的時候發布的APO4500顯卡的升級版：APO4600。
該顯卡采用了更先進的技術，支持更大的顯存以及內存帶寬，一定程度上提升了對部分算法的性能支持，整體性能對比同樣采用十二納米工藝的APO4500顯卡，提升了大約百分之二十左右。
該APO4600顯卡，也是智雲集團在十四/十二納米工藝時代裡的最後一次重大升級更新，後續已經沒有基於該工藝節點的服務器GPU設計計劃了。
而該顯卡的性能還是相當強悍的，哪怕是對比智雲集團自用的AI5500顯卡，也隻是在顯存容量、顯存帶寬以及GPU之間的通信速度上有差異而已……當然，隻是這種差異就會導致在人工智能訓練的時候表現出很大的差距。
為什麼智雲集團旗下英偉達品牌的X2顯卡不適合用來訓練AI？其核心處理單元數量上也不少，理論算力也很強悍，然而顯存容量最大才16GB，顯存帶寬才32GB，GPU之間的互聯技術隻支持雙卡互聯，帶寬才區區32GB……這就導致了顯存帶寬以及容量低，意味著訓練效率低，而互聯技術隻支持雙卡，帶寬也才32GB，這意味著用戶不能用這東西組成幾千張顯卡的GPU服務器陣列。
智雲集團，直接就閹割了X係列裡作為人工智能算力卡的可能性……要不然，大家都用一兩萬的X係列顯卡訓練AI，那麼動不動十幾萬的APO顯卡還怎麼賣？
同樣的，APO係列顯卡和AI係列也存在同樣的差距。
最新版本的APO4600顯卡，和智雲集團內部使用的AI5500顯卡都是基於十二納米工藝的芯片，晶體管數量其實都差不多，都是兩百多一個晶體管，處理單元數量也類似
（前文多次出現了AI4500，這是寫混了，這兩個其實是同一種東西。都是采用十二納米工藝的芯片，後續統一為AI5500）。
但是這兩者的差異卻是巨大的，主要體現在顯存容量，顯存帶寬，GPU之間的互聯帶寬以及特殊生態支持上。
APO4600顯卡，內存容量從之前上一代的24GB提升到了32GB，內存帶寬提升到800GB，互聯帶寬則是提升到了500GB。
而自用的AI5500顯卡，內存容量是80GB，內存帶寬是1.6TB，互聯帶寬是1TB。
這三個關鍵數據最終體現到人工智能訓練上，訓練效率就會出現比較大的差異，並且這種差異在支持大規模人工智能訓練的時候，會體現的越來越大。
因為大規模人工智能訓練，比如YunAI這種超大規模的生成式AI訓練，可不是一台兩台服務器就能搞定的，需要的是好幾萬甚至更多顯卡組成的GPU服務器陣列來進行訓練。
而數量越多的GPU組合到一起，其對內存帶寬，互聯帶寬的要求就越高……要不然的話，算力是夠用了，但是數據堵塞也沒用。
以上這些是硬件上的巨大差異，除了硬件問題外，還有軟件生態上的巨大差異。
AI係列顯卡，為了適配智雲集團自家的人工智能底層算法，從最早期的AI係列開始，就有著眾多專門的模塊，不僅僅芯片是專門開發的，就連研發支持軟件都是專門適配開發的。
AI芯片，天生就是為了智雲集團自家的人工智能底層算法而生……它本身就不支持外頭一大堆的各種亂七八糟的人工智能算法。
其他公司要是拿過來，先不說都沒辦法用，就算想辦法給用上了，其實性能表現也不會比APO顯卡好多少。
智雲集團裡的APO顯卡和AI顯卡，兩者間的關係，有點類似智雲集團旗下的智能終端SOC，S係列是專門優化設計的自用芯片，裡麵的很多核心模塊都是智雲手機才能用得上，其他公司根本就用不上。
其他手機公司用這個S係列芯片，還不如直接使用W係列芯片呢。
畢竟W係列芯片，則是專門針對開源版安卓係統所設計研發的通用型的SOC，開發生態成熟，是個手機廠商都能拿去用，而且也挺好用的。
智雲集團就喜歡搞這種東西，自家用一個，對外賣則是另外搞一個。
一方麵是為了維持自家產品的優勢，另外一方麵也是因為生態逐漸分離，智雲集團內部搞的很多東西，有很多非常獨特的一些獨家技術以及需求，隻能專門設計，沒辦法搞成通用產品。
久而久之，就形成了現在的這種模式。
但是，儘管APO顯卡隻是AI顯卡的殘血版，但是不可否認的是，智雲集團裡的APO顯卡依舊是目前地球上可以公開購買到的最先進的服務器算力卡。
在硬件性能以及生態支持上，都吊打AMD的同類競爭顯卡……沒有競爭對手的那種。
APO4600顯卡正式發布後，在普通消費者裡自然是沒有引起什麼反向，這東西距離他們普通人太遙遠了。
並且超過十五萬一張的售價，也沒什麼冤大頭會用這東西打遊戲！
但是對於各大高科技企業而言，那可就不一樣了，這款顯卡的性能，綜合比APO4500提升了不少呢，雖然價格也貴了一些，但是計算綜合算例成本的話，還是要稍微便宜一些。
因此不少大型高科技企業繼續追著智雲半導體下單，都是好幾萬張，幾萬張的下單。
穀狗、微軟、水果、特斯拉等美國企業，還有國內的眾多高科技企業，比如那幾家大型互聯網企業都在紛紛下單。
就這，智雲集團還嫌棄算力卡市場不夠熱鬨……又在數天後發布了全新一代的通用終端算力平台PX3。
PX係列通用終端算力平台，可以適用於機器人領域，智能駕駛領域，無人機領域或其他需要本地算力的中大型設備。
而采用十二納米工藝的PX3芯片，單枚芯片的算力達到了60TOPS，最關鍵的是互聯帶寬高，並支持單主板最高八枚芯片互聯，提供最大480TOPS的綜合算力。
該算力平台一經發布，同樣也引起了眾多業內企業的注意。
國內外的一大票新勢力造車企業，已經進軍智能電動車領域，也有野心開發自己的輔助駕駛平台的部分傳統車企紛紛前來谘詢。
因為這款芯片所提供的算力，其實已經能夠滿足L3級彆的輔助駕駛需求了……至於能不能做得出來，這就要看各家廠商在人工智能輔助駕駛的技術水平了……比拚算法和大數據訓練。
PX3這個能夠覆蓋小型到大型設備的終端算力芯片，再加上年初的時候就已經發布的輕量化低功耗通用終端算力芯片LC1。
智雲集團旗下的半導體部門，已經完成了對服務器算力芯片，中大型終端算力芯片，小型算力芯片這三大領域的布局。
不管客戶是要訓練人工智能，運行大型人工智能。
還是說要各種小型起步，甚至到大型設備裡運行本地人工智能。
又或者是在微型設備上運行本地人工智能。
智雲集團旗下的智雲半導體，都能提供相應的算力芯片產品，並且性能絕佳……當然，價格也是一如既往的貴！