GPU集群
由大量图形处理器（GPU）通过高速互联网络组成的并行计算集群，是大规模AI模型训练与推理的核心算力基础设施
核心事实
时间轴 (近 90 天)
AI工厂与传统数据中心有本质区别：GPU集群的功耗密度、散热路径、供电冗余都直接影响可用性和运营成本。
新模型在初期往往受限于 GPU 集群的部署规模，或厂商有意控制放量节奏以观察线上表现。
GPU集群中的动态优先级调整通常通过衰减历史用量实现，以指数加权方式逐渐遗忘较早历史，使长期平均用量成为优先级基准
AI服务器与GPU集群更新换代快、硬件生命周期短，短生命周期资产意味着更集中、更迅速的成本摊销，放大了折旧抵扣效果
一座大型GPU集群的用电功率可达数百兆瓦，相当于一座中等城市的工业用电负荷
GPU集群可以通过所有健康检查却依然无法运行AI工作负载
GPU集群在训练任务启动和结束时会产生剧烈的功率波动，成千上万块加速卡可以在毫秒级内同步拉升或骤降功率
AI模型发布的复杂度远超传统软件产品，涉及GPU集群调度、模型推理延迟优化、上下文窗口内存管理等独特技术挑战
全部知识事实 (9)
生成式AI的训练和推理需要大量并行矩阵运算，依赖GPU集群或专用AI芯片持续高负荷运转
75%待验证AI工厂与传统数据中心有本质区别：GPU集群的功耗密度、散热路径、供电冗余都直接影响可用性和运营成本。
50%待验证新模型在初期往往受限于 GPU 集群的部署规模，或厂商有意控制放量节奏以观察线上表现。
50%待验证GPU集群中的动态优先级调整通常通过衰减历史用量实现，以指数加权方式逐渐遗忘较早历史，使长期平均用量成为优先级基准
50%待验证AI服务器与GPU集群更新换代快、硬件生命周期短，短生命周期资产意味着更集中、更迅速的成本摊销，放大了折旧抵扣效果
50%待验证一座大型GPU集群的用电功率可达数百兆瓦，相当于一座中等城市的工业用电负荷
50%待验证GPU集群可以通过所有健康检查却依然无法运行AI工作负载
50%待验证GPU集群在训练任务启动和结束时会产生剧烈的功率波动，成千上万块加速卡可以在毫秒级内同步拉升或骤降功率
50%待验证AI模型发布的复杂度远超传统软件产品，涉及GPU集群调度、模型推理延迟优化、上下文窗口内存管理等独特技术挑战
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