“……我們的AI模型，經過一年多的迭代，其引數己經高達30B！”
“它能夠自主挖掘海量隱性交易因子，動態最佳化並生成多套自適應交易策略。”
“同時打造了多層級即時風控體系，實現毫秒級監控倉位、回撤、與流動性風險，一旦觸及閾值便會自動執行調倉、止損等操作。”
星火AI研究實驗室內，方旭一臉振奮的向周文介紹：
“從投研分析、策略回測，到實盤下單，整套鏈路均可由模型自助完成，對比傳統量化團隊，它的資料處理速度、策略迭代效率與行情預判能力都實現了質的提升，”
“經過三個月的市場檢驗，它己經能夠實現整體穩定盈利！”
周文點了點頭，然後扭頭對著身邊的陳景洲道：“你們準備的怎麼樣了？”
陳景洲不假思索道：“私募牌照兩個月前就拿到了，同時也在滬深交易所完成所有程式化交易報備，隨時可以啟動量化交易業務。”
周文擺了擺手，又看向了方旭，“搭建算力叢集你有什麼計劃沒有？”
方旭不假思索道：“市面上P100算力卡基本上買不到，我們團隊希望首接買DGX-1整機，一臺機器裝有8張P100算力卡，以我們的模型引數，12臺這樣的算力節點就夠用了。”
周文想了想道：“大概要多少錢？”
方旭有些不好意思道：“DGX-1的整機稍微貴一點，一臺要12.9萬美元。”
“12臺要154.8萬美元。”
“除此之外，配套裝置和機房建設大概要1000萬元，總計花費大概在2000萬左右。”
周文一愣，“這麼便宜？”
他沒記錯的話，後世隨便建一個算力叢集至少要上億元。
方旭：“……”
這就是亞洲首富嗎？2000萬都嫌便宜？
未待他開口，周文繼續說道：“未來的模型引數肯定會急劇膨脹，你按照100B的引數模型建算力中心。”
“ 對了，地址選好了沒有？”
方旭想了想道：“兩個選擇，內蒙古的烏蘭察布和貴州的貴安。”
“烏蘭察布電價低、年均氣溫4度左右，更重要的是能夠首連京都骨幹網，時延能低於8毫秒。”
“貴安的話，那邊有華威、企鵝等企業的資料中心，相關配套成熟，但有一點，到京都和魔都的時延在15-20毫秒，適合模型訓練，如果做高頻量化交易的話就差了點。”
說到這裡，他頓了頓道：“據我瞭解，烏蘭察布還有政策優惠。”
周文笑道：“看來你更傾向烏蘭察布，那就去那裡建！”
說到這裡，他突然想到了高頻寬記憶體。
GPU雖然重要，但是如果記憶體跟不上，再強的算力也跑不動大模型。
這也導致了記憶體價格一路飆升。
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