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2017年，大模型之父约书亚本吉奥提出transforr架构，生成式ai兴起。
2020年，gpt-3发布，证明电力越多，算力晶片越多，大模型参数就越强。
2022年，chatgpt彻底改变世界，首次让ai走进普通人的生活，生成式ai爆火，aigc產业也开始爆发。
2023年，百模大战，全球网际网路巨头疯狂砸钱买算力更新大模型。
2024年，多模態时代，文本、图像、语音、视频，都能实时理解並生成。
2025年，智能体时代，deepseek-r1发布，ai训练成本爆减至十分之一。
具身智慧机器人、会自动写代码、操控软体、办公的龙虾ai出现。
2026年，蒸馏ai，具有微弱自动叠代进化能力的智能体出现。
人工智慧发展到这一年，科幻电影中那种大规模agi机器人出现雏形。
人工智慧的发展史，每一个关键节点都清晰刻在陈宇脑海里。
眼下的2016年，人工智慧还处在深度学习的摸索阶段。
最广为人知的ai，水果的sir，小爱同学等ai助手只能执行简单指令，连语音识別都频频出错。
彼时，算力晶片远不如后世发达，gpu算力稀缺且成本高昂，大模型训练的基础设施一片空白。
但系统给了陈宇充足信心。
“有后世经验，没必要搞大模型，直接从self-evolvg agent，也就是自叠代智能体做起。”
按理说，不管是做什么，都是一步步往前走最稳当。
跨越式前进容易扯著蛋。
可ai大模型，参数小毫无意义，参数大了，又需要配套基础设施。
如果要搞大参数ai模型。
算力晶片他还能靠赋能，无成本一点点升级。
可基础电力
瀚宇科技只是一家身处羊城核心商圈的网际网路公司。
上万张算力晶片，需要500个机柜存放，占地面积有半个足球场大。
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每天耗电20万度。
能耗功率高达10兆瓦。
这相当於5万台空调同时运行，属於小型数据中心级別的耗电量。
为此，要专门接入220kv高压电线，自建变电站、配套解决低压配电、备用柴油发电等问题。
甚至整个电力系统的占地面积都比数据中心还大。
起码要四个足球场那么大的面积，才能放得下这套配电设施。
而且，建设电力系统，陈宇虽然也能赋能实体慢慢升级。
可这么做，容易让人发现异常。
一处空地，又没有建筑工程施工，突然冒出来一座变电站。
陈宇不想被抓去实验台切片，就只能够实打实砸钱配备电力系统。
可公司资金炼紧张，他哪有这个钱
那么，他就只有跨越式前进。
根据后世经验，从具有微弱自我叠代能力的蒸馏胚开始做起。
决定好方向，他来到公司机房，將赋能目標锁定在一台高性能伺服器上。
这台备用伺服器属於智剪云。
cpu：e5-2620 v3 6核12线程
內存：32gb
硬碟：2tb sata + 240gb ssd
功耗：550w
这套配置9.2万，综合性价比最高。
他集中精神，调动系统面板中的50赋能点，对伺服器进行赋能。
【赋能对象：无命名伺服器】
【选择赋能方向：算力、內存、存储、供电、散热、带宽、架构...】