3.2.1 GenAI驱动需求：顶尖AI模型基于公有云算力集群训练◼ 基础大模型的性能决定AI应用的水平，模型训练要求高性能、稳定和普惠的并行计算支持，全球领先的基础大模型优先基于公有云完成训练。在公有云上部署大模型，不仅能让用户及时获取大模型的最新功能和应用，还可以通过其PaaS（Platform as a Service，平台即服务）层和SaaS（Software as a Service，软件即服务）层为用户提供丰富的工具、组件和应用，支撑千行百业智能化应用。图表：部分基础大模型训练芯片规模及部署方式云基础大模型GPU型号及数量部署方式OpenAIGPT-4、GPT-4.5、GPT-52.2万张 A100、预计几万张H100卡、甚至10万卡微软公共云计算集群亚马逊Anthropic Claude1.6万张H200亚马逊公共云集群谷歌Gemini、Gemini UltraTPUv5（是GPT-4的5倍）公共云，支持客户模型训练；跨多个数据中心的大量TPUv4；利用AWS的云MetaLLaMA、LLaMA32048张A100（未公布，估计至少2万张A100）拥有1.6万AI超级计算机集群，用于训练和推理，服务全球数十亿用户；预计到2024年底，将拥有35万张H100，公司算力总水平相当于近60万块H100xAIGrok 1数万个GPU集群据Techcrunch报道，可能是由Oracle提供（财报显示，Oracle是xAI的云服务商）资料来源：阿里巴巴，中泰证券研究所37
