海量计算资源，这使AI头部厂商以及新兴基础模型AI创企得以利用。据数据，目前全球已经有超过10万家企业采购了英伟达GPU，包括Meta、微软、亚马逊等公司。此外，三大运营商也将超万卡集群作为发展战略。不过值得注意的是，随着模型参数量的增加，需要更强大的算力支持，这就需要依托更大的规模的服务器集群。综上所述，当前，万卡或超万卡集群已成为各大科技巨头竞相部署的重要战略资源，而这种趋势未来还将继续发展。

在当前这个数字时代，大规模的数据处理和机器学习正在被越来越多的企业所采用。其中，人工智能（AI）头部厂商以及新兴基础模型AI创企是这些企业的重要组成部分。

自2016年以来，Google就以其强大的硬件平台GPU开始积极投入到AI研发中，并在全球范围内建立起自己的AI生态体系。目前，全球已经有超过10万家企业采购了英伟达GPU，包括Meta、微软、亚马逊等公司。这些企业不仅使用GPU进行大数据分析，还将其应用于自动驾驶、智能客服等领域，取得了显著的成果。

除了GPU，三大运营商也纷纷将超万卡集群作为发展战略。例如，中国电信已经建成了世界上最大的数据中心群之一，其拥有的超级计算机集群数量达到了79个，是中国最大的云计算基础设施提供商。中国移动则是在2019年建成了一座世界级的超级计算机中心，其服务器集群的数量达到了3.8万台。

然而，随着模型参数量的增加，需要更强大的算力支持，这就需要依托更大的规模的服务器集群。根据中国计算机学会发布的报告，预计到2023年中国超级计算机的市场规模将达到120亿美元，而这部分市场将会由规模庞大的服务器集群来支撑。
总的来看，当前，万卡或超万卡集群已成为各大科技巨头竞相部署的重要战略资源。无论是Google还是电信，或者是中国移动，都在积极寻求能够提供更大规模服务器集群的技术供应商。因此，对于企业和研究机构来说，掌握大量的服务器集群资源将成为他们获取竞争优势的关键。
总的来说，虽然AI的发展前景充满希望，但同时面临的挑战也不容忽视。只有通过不断探索和创新，我们才能在未来的竞争中占据优势。因此，无论是GPU，还是服务器集群，都是我们必须重视的重要资源。