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第471章 沸腾云电脑（第2页）

其游戏玩法是玩家左右滑动控制一个具有弹力的短板，接球并反弹小球，消除游戏界面上方一排排的小方块，消掉所有方块就能通关游戏，并以此获得成就感。

如果将这款游戏用作AI训练平台，通过特定的算法和强化学习，AI就会从一开始完全接不住球，到后来不光能接住球，还能准确计算出小球的反弹角度，消掉上方所有方块。

甚至经过一段时间的训练和学习，AI还能找到最优的通关方式。

比如先精准消掉左上角的几个方块，打通所有方块的上方路径，然后再把小球打进去，让小球在方块阵的上方，在墙壁与方块阵之间来回反复反弹，每趟能连击消除几十个方块，大大提高了通关速度，并且获得更多的连击分数加成。

这样的游戏思路和技术，可能只有高玩才能想到和做到，到了这一步，AI在打方块这款游戏里的技术水平，显然已经超过了普通玩家，其学习方式，就不是“监督学习”

了，而是“强化学习”

，AI拥有了自主学习的能力。

同样的方式，如果将AI放入其他游戏，或者说不同算法模型里不断地的学习总结，那么一样也能训练培养出能力极强的AI出来。

从本质上看，培养教导AI，其实与教育小孩没有太大区别。

那么反过来说，通过游戏进行寓教于乐学习，才是人类小时候最佳的教育学习方式，将游戏视为洪水猛兽，是不可取的，在教育方法上，自我强化学习也要比填鸭式“监督学习”

效果更好。

算法问题解决了，接下来就要满足算力和数据的条件。

数据不必多说，游戏训练平台本身就是在不断地收集数据，随着AI智能不断提升，数据收集的速度和质量也在不断提升，而在实际运用场景中，遍布全网的大数据了解一下？

比如未来的人工智能无人驾驶技术，现在沸腾汽车、沸腾出行就已经在收集相关数据了。

为什么数据很重要，就重要在这里，谁拥有大数据，谁才能做AI，否则连人工智能的门槛都迈不进去。

而显然，沸腾集团和方洲国际在数据收集方面，绝对是全球领先的，软硬件基础比其他国际互联网大鳄打得都要好。

而收集、统计、处理这些数据，又需要海量的算力支持，这就涉及到超算中心项目了。

经过两年的布局和发展，目前沸腾超算中心已经建立了超过100座超算机房，投资额超过300亿，但算力依然供不应求。

其中科研云计算、云网吧是目前超算中心最大的两个业务板块，其中又以科研云计算的需求为最。

原因很简单，国内提供能这么强大算力，并且服务费用这么低廉的超算中心，只有沸腾超算中心了。

众所周知，搞科研很烧钱，而计算机科研烧钱主要就是烧在了人力、硬件和电力上。

人力方面还好说，毕竟是高科技人才，值那个价，要做相关科研，这是必须的投入。

而硬件方面，根据摩尔定律，计算机硬件更新换代的速度很快，如果让科研机构自己时不时地升级硬件设备，成本太高，根本耗不起，但如果不更新升级硬件设备，能耗大不说，工作效率也低，并非长久之计。

而且还要考虑硬件折旧问题，许多硬件电子设备长期满负荷运转，使用寿命比家庭电脑低得多，沸腾超算中心前头一边在新建机房，后面又一边在更换老旧损坏设备，运营成本居高不下。

至于电力，现在整个光伏产业都是巨亏，如果不靠国家补贴，根本活不下去，更别说使用高昂成本的太阳能电力的超算中心了。

而这些成本，如今都被沸腾超算中心承担了，科研机构当然是趋之若鹜，使劲地薅沸腾超算中心的羊毛。

也正是因为如此，尽管生意火爆，但运营了两年的沸腾超算中心别说赚钱了，保本都做不到，依然是亏本状态，甚至可以说是血亏，每年都要倒亏几十亿。

这也使得银行没有再批复给沸腾超算继续贷款，参与投资的几家股东也不太愿意继续融资投入，沸腾超算中心建立了一百多座机房后，开始后继乏力。

做实业就是这么难，不是讲一些故事和概念，就能忽悠住投资者的，那是必须拿出实实在在的业绩，才具有说服力。

而超算中心不给力的话，各家的人工智能研发工作就只能断断续续，一般就是利用深夜算力谷期时，租赁相对便宜的算力对AI进行训练，但算力成本依然高昂，烧钱烧的很快。

所以要在人工智能研发上发力，对方杰而言，最终真正要解决的问题，其实是算力的问题，或者说超算中心的运营成本问题。

而要降低超算中心的运营成本，最直接的方式就是提高算力基础价格，但这么做的话，又与搞超算中心的目的背道而驰。

如果提高算力价格，那么科研成本也就水涨船高，自然就会严重打击大家的科研热情和科研进度，一些前景不明的科研方向，尤其是中短期几乎看不到盈利可能性的基础科学方面的研究项目，很可能会就此下马。