软件，后续开发也没什么问题。
如此情况下，自然是购买OPA显卡用来组建阵列更好。
对此，徐申学并没有拒绝，OPA显卡本来就是消费级显卡，谁来买都可以……再说了，谷狗买不到OPA的话，转身就会去找AMD采购ATI显卡，差一点又不是不能用。
ATI显卡虽然游戏性能差一些，但是算力也不算差，之前也有很多矿老板使用AMD的显卡进行挖矿的。
只不过去年年底开始，矿老板们的心头最爱就变成了OPA1000显卡了。
如果智云这边拒绝接受外国的高性能显卡订单的话，说不准还会刺激ATI还有英特尔，高通等芯片厂商研发更专业的算力卡，朝着AI芯片的路子迈进！
这几家也是有着GPU业务的，对GPU领域有着不低的底蕴，真让他们现在就搞起来，说不准过几年又会培养出一个新的厉害竞争对手，而到时候智云没办法收购他们。
因此还不如敞开了卖，只要你给钱，英伟达旗下现有的各类显卡，什么780，TITAN以及OPA1000直接敞开卖，随便采购……智云要用这三个旗舰产品，直接把当下并不算大的挖矿市场，AI模型训练市场尽可能的抢过来，顺带堵死其他厂商的道路。
只是……就算是受到了谷狗的GPU订单，也没能给GPU事业群部门带来太大的营收提升。
一万片显卡，营收几百万美元。
咋一看似乎不少，但实际上对于智云集团的GPU事业群而言，这点营收根本不算什么……当下的外部AI市场，带来的营收还没挖矿市场大呢。
主要是谷狗等企业的AI发展，依旧受到了AI算法限制，难以大规模应用化。
他们的AI项目，目前还处于研发阶段，主要是用来进行各种试验，测试，而不是大规模应用，如此一来对算力的需求自然也就小了。
目前来说，AI技术已经比较成熟，可以进行大规模应用，尤其是商用的只有智云一家，因此真正对GPU算力需求量大的，其实是智云自己，而不是其他什么企业。
可以说当下的GPU算力需求里，智云一家几乎独占了百分之九十五，相当夸张的……只不过智云自己也不用普通的显卡，而是使用自研的AI芯片。
最新的Ai3000和消费级的OPA1000，差距是全方位的，算力上大概是两倍的差距，但是显存上四倍差距，而最惊人的是通信带宽上的差距，足足十倍之多。
尤其是通信带宽的差别，这影响模型训练非常重要的一个数据。
毕竟采用大量显卡组成服务器阵列的时候，其数据交换是极其庞大的，而普通显卡的通信带宽太小，由此导致训练效率很低，速度缓慢……当然，这个训练速度慢只是对比说法。
实际上哪怕是消费显卡的训练速度，在谷狗的工程师们看来也是超级快了……只是如果他们看过了智云的AI芯片的训练速度，恐怕会怀疑人生！
智云集团的所谓AI芯片，其实就是针对普通的显卡在进行大规模计算的时候，所遇到的一系列诸多难题，然后针对性的解决改进。
通信带宽太小，那么我就研发全新的通讯技术，然后一口气把通讯带宽给加大了十倍以上。
显存太小，那就塞进去更多的显存。
算力不够，那么就往GPU核心里塞进去更多的晶体管提升算力。
当然，这里头还需要专门的软件支持，为此智云集团还专门开发了好几个的专门软件，这样才能够发挥出来AI显卡的强大性能。
最后硬件和硬件整合起来后，就搞出来了所谓的AI芯片……不干别的，就专门用来跑AI模型。
而AI芯片
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