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优刻得获14家机构调研:公司自有算力规模已超4700P包含公司已采购的多种类算力资源且该数值仍在持续增长中(附调研问答)

发布时间:   作者: 风冷螺杆式冷水机组
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  优刻得7月16日发布投资者关系活动记录表,公司于2024年7月16日接受14家机构调研,机构类型为其他、基金公司、证券公司、阳光私募机构。 投资者关系活动主要内容介绍:

  答:截至今年五月中旬,公司自有算力规模已超4700P,包含公司已采购的多种类算力资源,且该数值仍在持续增长中。公司的自建数据中心致力于服务AI领域客户,提供包括训练和推理集群在内的算力服务,可充分满足大模型企业对底层算力基础设施的需求,同时还提供全面的后续维护服务。此外,公司通过发挥自身技术优势同拥有算力资源的相关客户合作,通过多样化的合作模式,实现多元化赋能。

  答:我们的优势主要表现在技术方面:包括丰富的高性能算力资源、异构芯片的算力调度能力、高吞吐的存储性能和高速的网络传输性能等能力,能够满足不同客户的多元化需求。

  答:乌兰察布数据中心以其充足的电力供应和相对较低的电价,展现出高可靠性与高性价比等优势,可有效地满足大模型的训练要求。与上海同等级别的数据中心相比,乌兰察布数据中心的成本优势较高。

  答:近日,公司同合作伙伴,与国产GPU供应商建立了合作关系,并在公司青浦智算中心部署了首个“国产千卡智算集群”,打造国产通用GPU算力底座,目前已有效支持千亿参数级别的国产大模型的研发与验证。 面向国产千卡智算集群,公司专注于为客户提供全面的云服务。一方面,我们致力于协助客户引进GPU资源进行大模型的训练;另一方 面,我们在推理端采用国产服务器作为替代方案,主要通过实施“轻资产”的联合运营模式,客户提供资源,公司提供相应的云服务支持。

  答:目前,公司内蒙古乌兰察布数据中心的制冷架构主要采用集成自然冷却功能的全变频风冷式冷水机组,可以充分利用自然低温环境,制冷效率较高,并且其成熟度较高,易于维护;上海青浦数据中心的冷却架构主要采用传统的水冷冷水机组结合板式换热器和开式冷却塔的架构设计,该系统具备三种运行模式:电制冷、联合制冷以及纯自然冷模式,以满足不同环境条件下的冷却需求,顶部机房采用“白露”型间接蒸发冷机组,旨在最大限度利用自然冷源。 此外,公司两大数据中心已全面完成了针对液冷系统部署的适配工作,可为客户定制各种技术路线的液冷系统方案,具有高兼容性、技术成熟、低PUE、低噪音、高功率密度、维护便捷等优势,主要服务于AI、渲染、游戏等领域客户。未来,公司将会持续投入研发,不断优化和升级液冷系统方案,以满足市场的不断变化和客户的多样化需求。

  答:公司在IDC领域的运营模式主要是通过 提供基础服务和增值服务两个方面,为客户提供全方位、高等级的机房托管和运维支持。 基础服务方面主要为客户提供机房机柜和内 网互通、外网通讯等方面的服务,以及远程代维和现场支持等工作;增值服务方面,可为重点客户提供机房改造、专属运维服务、平台集成管控、数据平台开放等定制化的服务,以满足客户的个性化需求。

  答:公司目前已在全球5大洲、24个地域部署了31大可用区,沉淀了丰富的海外本地化运营经验。通过在全球范围内布局高标准的数据中心和提供高性能、便捷的网络产品,公司已为中国企业的全球化发展构建了坚实可靠的数字化基础设施,服务于游戏、电商、社交、视频和制造业等多个领域,助力其实现全球化布局。 公司目前的海外业务发展主要通过两种模式:首先,布局全球数据中心,协助中国企业实现海外扩张;其次,以专属云模式赋能海外合作伙伴,拓展海外客户。未来,公司还将探索更多合作模式并提供覆盖多行业、多场景、定制化的云服务,支撑中国企业和海外本地企业在海外各区域的发展。

  答:随着业务的稳定增长,以及公司从单纯追求收入增长转向高毛利、高质量的战略发展方向,通过有效的战略规划和灵活的市场应对策略,不断提升公司的市场竞争力和盈利能力,核心即为减少亏损业务,控制低毛利业务规模,基于市场环境及客户需求进行战略调整,对公司的产品、资源进行优化,将重心放在高质量业务上,服务更多高毛利的客户,如AIGC领域的产 品等。主要措施有几点:1、优化业务结构,战 略性调整低毛利的业务规模,转向服务更多高毛利的客户及业务。同时,稳步发展公有云业务; 2、实施成本控制和效率提升措施,以达到降本增效;3、发展AI算力业务,把握行业发展趋势,开拓新的利润增长点;4、扩展海外市场,通过推进“海外探索”战略路径,增强公司的核心竞争力和市场份额。

  答:公司致力于在云计算领域保持中立地位,通过差异化的竞争策略,专注于通过公有云、私有云、混合云三种模式为用户提供服务。作为数字基础设施建设者,公司不抢占云平台上客户的业务领域,不会与客户发生业务上的竞争,以技术和服务赢得客户信赖。

  答:公司的云计算服务在国内智能驾驶方面有所应用,基于“孔明”智算平台和两大自建数据中心,公司有能力为相关领域的模型公司提供算力资源、高效稳定的训练集群以及运营服务,进而能够提高“车路云”行业模型的训练效率及性能。 目前,汽车产业的制造进程正在加速且趋向集中化,公司专注于计算、网络以及存储等关键技术领域,致力于开发更广泛的业务解决方案;

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