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Roman Chernin，$NBIS 的首席商務官及共同創辦人，剛在《福布斯》上發表了一篇名為「整合 AI 基礎設施的隱藏優勢」的文章。 這篇文章完美地分析了為什麼 $NBIS 在競爭對手中脫穎而出。 我強烈建議閱讀完整的文章，但這裡有一個摘要：🧐 AI 正在快速發展，而其背後的基礎設施也必須隨之演變。僅僅增加更多的 GPU 和數據中心是不夠的。真正的效率來自於硬體、軟體和運營之間的整合：一種全棧的、原生於 AI 的方法。 「這是為了使用更少的電力和降低成本而構建的軟體。能夠處理 AI 所需的大型數據集的存儲系統。圍繞特定硬體和 AI 處理需求設計的數據中心。從一開始就設計為協同工作的層，而不是在後期整合。」 Roman 解釋說，控制整個堆疊的公司在成本、靈活性和速度上獲得了長期優勢。當數據中心、存儲和軟體一起設計，而不是從不同供應商購買時，每個組件都可以針對性能和效率進行優化。 在 AI 中，理解來自於構建。那些在多個層面上開發，而不是僅僅依賴供應商的人，可以早期發現優化機會並更快地演變。這就是為什麼 $NBIS 擁有深厚的優勢：其團隊擁有多年設計和運營複雜雲系統的經驗，已經從零開始建造了幾個數據中心。這種專業知識使公司能夠優化堆疊的每一層，並提供真正的原生於 AI 的基礎設施。 這最終是一場經濟學和運營卓越的戰鬥。就像 F1 車隊從他們的機器中榨取每一滴性能一樣，AI 基礎設施的領導者通過深入整合和持續改進來獲勝。 「贏得比賽的並不總是預算最大的團隊。贏得比賽的是那些能夠從每個組件中提取最大性能的團隊，例如空氣動力學、動力單元優化、遙測和數據分析。相同的原則適用於垂直整合的 AI 基礎設施。」 第一個適應新硬體、快速整合並提供生產就緒解決方案的公司獲得了時間優勢，將最新的晶片轉化為客戶價值的速度快於其他公司。 Roman 的結論說得最好： 「那些最初通過租用一切開始的 AI 基礎設施參與者正在向供應鏈下游移動，以便控制更多組件。他們正在學習我們從一開始就實施的東西。最終，如果你只是為這些你無法控制的基礎設施接線或在其上構建服務，你在規模和效率的遊戲中是有限的。 控制堆疊讓你能夠將其塑造成客戶實際需要的產品形式。如果你控制堆疊，你就控制了產品、性能和經濟學。控制經濟學，你就能控制你（和你的客戶）的競爭地位。」 總之，控制是最終的護城河： 控制堆疊 → 控制性能 → 控制成本 → 控制你的競爭優勢。

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