拥有大规模、高质量数据的金融行业，被认为是生成式AI应用落地最有前景的行业之一。NVIDIA（英伟达）《2024年金融服务业AI现状与趋势》调研报告显示，各个企业已经看到了AI的成效。68%的金融服务专业人士表示，AI提高了他们的运营效率，44%的受 ...

因此，Nvidia 最自然的两个竞争对手是美国领先的 CPU 供应商英特尔和 AMD。英特尔的最大优势在于 CPU。英特尔的 Xeon CPU 仍然是企业服务器的首选，数十年来的传统软件都针对它进行了优化。在服务于传统科学和工程 HPC 代码以及新兴 AI 工作负载的混合工作负载环境中，这些 CPU 的兼容性和性能非常重要。

生成式AI，其本质是利用机器深度学习与神经网络等技术，学习并生成新数据。这一技术的核心是灵活的算法设计，结合海量的数据训练，能够在处理语言、图像和声音等多种形式的信息时表现出色。通过这些算法，生成式AI不仅能够提高数据处理的效率，还能优化存储资源的分 ...

综上所述，生成式AI、大语言模型和智能代理正在加速存储行业的演变。随着技术的不断进步，未来存储解决方案将更加智能化、高效化。存储行业面临着前所未有的机遇与挑战，各大公司必须紧跟时代步伐，适应这一变化，以立于不败之地。随着2025年的到来，存储行业的变 ...

一般来说，AI 工作负载需要高带宽且对延迟敏感。在数据中心内部，主要挑战在于数据包丢失或连接停滞，导致计算资源在等待数据重传时处于空闲状态。根据 AMD 的数据，平均 30% 的训练时间都在等待网络赶上进度。