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接自建超算更合适。
尤其是当计算力和算法均是自己研发的，就会产生1+1大于2的“化学反应”。
因为原创算法和算力两者采用统一的接口时，更易于互相匹配和协调。且数据的收集，标注，模型建立，模型训练到输出sdk的每一个环节，都可以做到标准化和自动化，整个链条就会跑得更快，算法迭代速度更快。而公有云的超算很难满足每个企业算法的匹配。
而且国内数据安全保护也非常薄弱，如果通过公有云平台做模型训练，理论上云平台都可以看到使用方数据，一旦数据被泄露，对公司将是重大打击。
反正卫康是信不过企鹅云，阿狸云这些平台的安全性。
前段时间央视315爆出ai客服一年打40多亿个骚扰电话，以及犯罪分子通过免费公共wifi窃取用户消费信息的现象还历历在目呢。
不过，构建超算不单是将几千或者几万个gpu堆叠起来，还需要一套强大的“管理系统”――就像巨硬的windows操作系统。
而这个操作系统，正是系统给予的ai制药系统。
也是之前的智能实验室系统。
所以，其实卫康是因为有了自己的操作系统，才能够自建超算平台的。
如果没有系统，他要么自己请一个团队，耗费多年打造新系统，要么就只能租赁云平台了。
卫康来到实验室，走进空无一人的数据间，里面是一个个放满了计算机的架子。
他径直走到控**务器处，打开信封，将金色方块放在了上面。
一阵金光闪过，方块消失无踪。
显示屏上出现了一行字。
“系统自动升级中，预计耗时12小时，将于晚间03:00升级完毕。”
卫康满意地点点头，这个速度还可以，等明天上班就差不多能见识到全新的ai系统了。
升级要花这么久，估计是因为现实中的硬件限制问题，如果硬件性能再好一些，升级速度肯定能更快。
等用上新系统，三清的新药研发速度将获得巨大提升，而搜集数据，分析数据，构建算法和模型的能力也将大大增强。
前期的化合物性质预测，基因点位预测等功能，完全可以通过充足且丰富的定量干
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