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【央视新闻客户端】
据多位知情人士及一份内部备忘录透露，两年多前，英伟达首席执行官黄仁勋曾提出愿景，计划打造一项可与亚马逊云科技（AWS）抗衡的云计算服务；如今，英伟达已放弃与这类企业的直接竞争，并于上周对公司云计算团队进行了重组。
知情人士称，上周发布的一份员工备忘录通报了此次重组计划，英伟达云计算部门负责人及数位相关高管被调任新职，另有部分高管离职。
备忘录显示，2023 年从Meta加盟英伟达、直接向黄仁勋汇报的高管Alexis Black Bjorlin，计划在公司内部调任新岗位。英伟达目前正将旗下数百人规模的云计算团队，并入由高级副总裁Dwight Diercks执掌的工程与运营部门，Diercks同时也向黄仁勋汇报工作。
备忘录及该部门内部人士均表示，这支名为DGX Cloud的团队今后将优先满足英伟达工程师对自家芯片的需求 —— 这些芯片主要用于开源人工智能模型的开发，不再以向外部企业客户销售云计算服务为核心目标。
作为重组的一部分，英伟达较新推出的云计算服务DGX Cloud Lepton也将并入工程团队。该服务原本旨在帮助云服务供应商，在英伟达运营的交易平台上挂牌出售闲置的英伟达服务器算力，但自推出以来，业务推进速度始终较为缓慢。
2023 年 3 月，黄仁勋在英伟达年度旗舰开发者与客户大会上，首次推出了 DGX Cloud服务。这项业务的初衷是为英伟达开辟新的收入来源，同时助力公司与人工智能开发者建立直接合作关系 —— 此前这类开发者主要通过亚马逊云科技、谷歌、微软等云服务商租赁英伟达芯片。
英伟达当时的核心卖点是，相较于云服务商对芯片的配置方案，通过 DGX Cloud服务使用的芯片性能表现更优。
事实上，英伟达当时已察觉到潜在风险：随着谷歌、微软、亚马逊等企业纷纷自研人工智能芯片，市场对英伟达芯片的依赖度可能下降，客户或将被这些替代产品分流。而与人工智能开发者建立直接合作关系，正是英伟达应对这一风险的对冲策略。
至少在理论层面，该计划具备巨大潜力。英伟达当时还高调宣传了 ServiceNow、SAP、Amdocs等早期客户。为打造这项云计算服务，英伟达先是向主流云服务商租赁服务器，再按照自身严苛标准完成定制化改造，之后再转租给人工智能开发者使用。
战略重心的冲突
多位该部门内部人士表示，DGX Cloud团队一直面临客户增长乏力的困境。另有知情人士指出，由于 DGX Cloud服务实际部署在亚马逊云科技等多家云服务商的数据中心，技术支持工作面临诸多阻碍 —— 针对某一家数据中心的故障修复方案，往往无法适用于其他云服务商的机房。
一位知情人士透露，黄仁勋始终不愿大举扩张这项业务，以免触怒亚马逊云科技等核心客户 —— 这些企业都是英伟达芯片的采购大户。不仅如此，英伟达还通过多种财务支持方式，扶持 CoreWeave、Lambda 等新兴云服务商，而这些企业的业务范围与 DGX Cloud形成了直接竞争。
英伟达曾向投资者承诺，这项新兴云计算业务未来有望创造 1500 亿美元的年收入，这一规模超过了亚马逊云科技当前的年营收。但今年早些时候，英伟达已逐步缩减了该业务的投入力度。
尽管谷歌等企业试图抢占市场份额，但英伟达在人工智能芯片市场的绝对主导地位依然稳固。目前，亚马逊云科技已大幅下调其自研 Trainium 人工智能芯片的租赁价格，同时正与主要使用英伟达芯片的人工智能开发企业 OpenAI 洽谈合作，推动对方同时采用 Trainium 芯片。此外，Meta也在考虑斥资数十亿美元采购谷歌的TPU。
这些科技企业之间的业务联系盘根错节，另一例证是：英伟达如今已成为亚马逊云科技、谷歌等云服务商的 “大客户”—— 它向这些企业租赁了大量搭载英伟达芯片的服务器。英伟达一方面尝试将部分服务器算力转租给 DGX Cloud客户，另一方面也利用这些服务器开展各类人工智能模型的研发工作，覆盖机器人技术、自动驾驶技术等多个领域。
英伟达曾公开表示，计划在未来几年内投入 260 亿美元，用于租赁此类服务器。
英伟达发言人对此表示：“我们将持续投入 DGX Cloud服务，为前沿研发工作提供世界级的基础设施支撑，同时为云服务合作伙伴提供助力其发展的软件技术支持。我们的核心目标始终是通过试点和培育 DGX Cloud服务，探索如何更好地为生态合作伙伴打造系统解决方案，这一战略方向不会改变。”
国家知识产权局信息显示，北京泰尔英福科技有限公司、同济大学申请一项名为“基于网状流水线的神经网络分布式训练方法、系统及装置”的专利，公开号CN121212199A，申请日期为2025年11月。
专利摘要显示，本发明涉及神经网络模型训练技术领域，提供一种基于网状流水线的神经网络分布式训练方法、系统及装置。包括以下步骤：对待训练的神经网络模型和训练设备进行初始化设置，得到初始化结果；根据所述初始化结果，进行网状流水线训练，更新ZeRO1参数，判断当前步是否达到停止步数，若达到，则输出训练完成的神经网络参数。本发明通过一个设计精巧的三阶段流程，成功地将应对网络瓶颈的“通信隐藏”调度和应对设备异构的“网状”通信拓扑无缝结合，最终实现了一个既能充分利用所有硬件资源，又能高效运行在复杂网络环境下的高级分布式训练框架。
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