在2024T-EDGE创新大会暨钛媒体财经年会的EDGE Founders Demo Day平行论坛上，GMI Cloud亚太区总裁King Cui发表了关于AI出海大潮中的趋势洞察和GMI Cloud在GPU云平台构建方面的探索的演讲。他提到，尽管GPT4和ChatGPT等AI技术正逐渐改变人们的生活，但与早期的互联网技术相比，AI技术仍处于“技术普惠点”之前的阶段，相当于“1995年的互联网”。
King Cui将云计算的发展分为三个阶段。Cloud 1.0阶段（2010-2015年）是Cloud Base的时代，企业开始将传统IDC业务迁移到云端，云服务主要以裸金属形态存在。Cloud 2.0阶段（2016-2022年）则是Cloud Native的时代，用户和企业从简单的云上迁移到深度用云，PaaS产品从裸金属base转变为VM及Container Base，客户开始更多地使用云厂商提供的PaaS产品，专注于自身业务的研发提效。而Cloud 3.0阶段（2023年至今）则标志着AI Native Cloud时代的到来，以OpenAI发布GPT为起点，AI浪潮席卷全球。
King Cui指出，AI技术的发展速度和对人类生活的影响日益增强，尽管仍处于早期阶段，但已经展现出巨大的潜力和机会。截至2024年8月，全球AI WEB产品总数达到1717个，其中中国AI WEB产品数量280个，出海AI WEB产品数量95个，这意味着有34%的AI产品从一开始就定位为全球化。中国AI企业在海外市场的布局正在加速，但算力成为制约其发展的关键因素之一。
在AI出海过程中，算力为中心的生产矛盾逐渐增多。国内高端算力资源不足、AI Infra建设经验不足、供应商可靠性难保障等问题，导致AI Infra稳定性不足，增加了企业的经济和时间成本。以meta为例，其披露的报告显示，在为期54天的预训练阶段中，总共出现了466次工作中断，其中大部分是硬件问题，GPU问题占比最高。
为了维持AI Infra层的稳定性，企业需要在组网、硬件、软件、工程化等方面做大量工作。King Cui强调，在选择Infra团队时，稳定性比单价低的GPU硬件更为重要。选择具有软件加持和极强运营能力的云平台，比单纯选择价格低的GPU硬件更具性价比。
GMI Cloud作为一个全栈AI应用平台，在GPU硬件架构层和IaaS层拥有完全自研和掌控的硬件和云平台。GMI Cloud致力于支持AI应用开发者，提供高稳定性的GPU集群，以提高AI应用的研发效率和产品竞争力。其Cluster Engine是一个端到端的全栈AI应用平台，从底层GPU硬件架构层到应用层，提供统一的资源管理和调度。
GMI Cloud还具有独特的双验证体系，通过Nvidia认证和内部测试，确保交付给客户的集群是完全可用的状态。GMI Cloud与GPU供应商、IDC合作伙伴间共筑了三角合作的关系，为客户提供更高水平的服务和更贴近源头的问题追溯。GMI Cloud提供24x7x365的全年全天候的监控和支持服务，确保系统稳定性。
GMI Cloud目前为AI Infra选型提供两种方案：PRIVATE CLOUD和ON-DEMAND。PRIVATE CLOUD适用于需要长期占有一个独立集群的企业，GMI Cloud会帮助完成模型从底层到上层的全部优化。而ON-DEMAND则适用于临时使用一两张卡、用几天的情况，以节约成本。
GMI Cloud是一家领先的AI Native Cloud服务商，拥有遍布全球的数据中心网络，为企业提供最新、最优的GPU资源。其凭借高稳定性的技术架构、强大的GPU供应链以及令人瞩目的GPU产品阵容，确保企业客户在高度数据安全与计算效能的基础上，高效低本地完成AI落地。据悉，GMI Cloud在10月完成了A轮8200万美元融资，这笔资金将用于科罗拉多州数据中心的建设，以强化GMI Cloud在全球AI算力服务方面的布局。
