唯一的缺陷就是同等算力下耗电量更大一些，电费会更多，性价比不高！
大企业搞几万张，几十万张显卡阵列，会很在乎这个电费，在乎训练成本的性价比……训练AI嘛，训练成本很重要的。
但是中小企业的小型人工智能服务器，电费撑死了也就那样，他们就不太在乎什么算力性价比了。
所以，别看APO5000以及APO4600显卡的名声都很大大，性能也牛逼，但是很多中小企业，尤其是传统企业里直接部署的本地的GTAI2的话，使用的话显卡其实都是APO4500显卡的80GB版本。
一些没啥钱的微小企业或个人爱好者，研究人员甚至用40GB的便宜货，四万多一张，弄个四卡阵列也才十多万而已，但是总算力可比单张的80GB的APO4600强多了……就是耗电量太大。
受到七纳米工艺，3D封装产能影响，APO4600显卡以及APO5000显卡都是供不应求，这种情况下智云半导体按照正常批发价往外卖都不够产能，隔壁虚拟项目组那边，不管是用量大还是用量少，都是这价！
所以成本就很难降低下来！
而虚拟机的成本要继续下降，这是整个虚拟项目的核心要求！
为了解决这个问题，曲学文找到了徐申学，向徐申学递交了新的YunVW廉价版的计划。
“为了进一步降低零部件成本，同时也是为了解决APO4600显卡供货紧缺，第五代Mibsp;OLED屏幕，高性能激光雷达价格高昂的问题，我们的虚拟机项目组针对性开发了一个更便宜的青春版机型！”
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