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小米正在构建自己的GPU集群。
12月26日，界面新闻独家获悉，小米正在自建GPU万卡集群，并将大力投入大型AI模型。小米大模型团队成立时已经拥有6500颗GPU资源。
截至发稿，小米尚未对此发表评论。
近日，有消息称，开源大模型-V2的主要开发者之一罗福利将加入小米或在小米AI Lab工作，领导小米大模型团队。罗福利毕业于北京大学计算语言学硕士学位。曾就职于阿里巴巴达摩院机器智能实验室，主导开发多语言预训练模型VECO，并参与开发MoE大型模型-V2。
随着芯片算力不断提升，AI Agent在智能手机上的应用逐渐成为常态。通过手机底层的系统级AI，AI Agent将在人机交互和意图识别方面取得重大进步，能够更准确地理解用户需求，主动完成任务，成为用户高度定制的个人助理。这一趋势将成为品牌维持用户群的核心护城河。
据IDC预测，2025年中国新一代AI手机市场出货量将达到1.18亿台，同比增长59.8%，整体市场份额将达到40.7%。
在此背景下，小米面临着巨大的机遇和挑战。 2024年第三季度财报显示，小米智能手机业务实现营收475亿元，同比增长13.9%；高端战略初显成效。但随着市场进入存量量化阶段，高端创新需求升级，使得大车型技术成为品牌突围的关键。
事实上，人工智能技术早已融入智能手机的方方面面，从语音助手到图像处理再到性能优化。但大机型的出现，给手机AI能力带来了质的飞跃。
不过，与OPPO和vivo相比，小米在推动大机型技术方面似乎相对低调。虽然在图像处理、语义助手等领域有一定布局，但在多模态交互、跨App联动等应用方面仍有提升空间。
罗芙丽的聘用不仅是看中她的研究能力，更是看中她的研究方向与小米大机型战略的契合度。这一系列动作也是小米日益重视AI的体现。
“万卡集群”被业界视为本轮大规模模型竞赛的“门票”。如今，“10万ka集群”已成为科技巨头角逐的新高地。
百度集团执行副总裁沉斗在百度智云大会上表示，“很快就会出现超过10万个卡集群”。
他提到，过去一年，客户对模型训练的需求猛增，所需的集群规模也越来越大。与此同时，大家对模型推理成本持续下降的预期也越来越高。这些都对GPU管理的稳定性和有效性提出了更高的要求。同日，百度升级AI异构计算平台百格4.0，具备部署和管理10万卡集群的能力。
事实上，这一轮生成式人工智能爆发的背后有部分原因在于“大奇迹”。业界通过不断增加算力的堆栈，实现了大模型性能的飞跃。万卡集群因此被业界视为进入AI核心圈的“标配”。但现在，即使是万卡也无法完全满足需求。不仅是百度，越来越多的行业巨头都在部署10万卡集群，以追求更高的计算效率和大模型性能。
在最近的云栖大会上，阿里云展示了围绕AI时代的新基础设施，其中单个网络集群已扩展到10万张卡的级别。它正在开发从芯片、服务器、网络和存储到冷却、电源和数据中心的一切产品。为未来重建先进的人工智能基础设施。
9月初，马斯克在社交媒体上宣布，其人工智能初创公司xAI打造的超级人工智能训练集群已正式上线。该项目耗时 122 天打造，共有 10 万张 H100 GPU 加速卡。它将在未来几个月内再次扩大。 GPU数量增加一倍，达到10万个，其中5万个是更先进的H200。
此前，meta首席执行官马克·扎克伯格在年初宣布计划采购35万个 H100 GPU，将meta的计算能力扩展至相当于60万个 H100 GPU的水平。 GPU的具体使用金额尚未透露，但业内猜测接近10万元。百川智能CEO王小川曾向第一财经透露，此前他访问硅谷时，正在设计一种可以将1000万个GPU连接在一起的计算模型。 “这个想法就像登陆月球一样。”
“今天，一般的大型模特公司如果没有万卡，就很难说是大型模特公司。”香港科技大学校董会主席顺向阳不久前开玩笑说：“谈卡伤感情，但没卡就没有感情。”摩尔线程CEO张建中在接受记者采访时也表示，在AI主战场，万卡是最低标准，因为大模型竞争激烈，缩短训练时间是企业的基本诉求。
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