sp;终端算力平台领域里，EYQ平台这种自用的东西就不纳入讨论了。
市面上可以买到的终端算力平台，主要是智云半导体旗下的PX算力平台，此外还有同样属于智云半导体旗下的EYEQ算力平台。
这两个算力平台垄断了全球几乎所有的辅助驾驶、自动驾驶市场以及部分机器人市场。
智云的这两个终端算力平台如果断货了，全球车企的辅助驾驶、自动驾驶汽车的生产线都得停产。
而智云集团之所以能够在这两个领域里都做到垄断，一方面依靠硬件优势，另外一方面则是依靠生态优势。
智云集团在算力芯片领域里建立的技术以及生态壁垒，是非常高的。
AMD玩了训练卡好几年，但是受限于生态问题，依旧没弄出什么浪花来，搞的现在AMD都躺平了。
终端算力平台，虽然有高通等竞争对手，但是他们也都打不过智云集团……因为算力平台玩的可不仅仅是硬件，还有生态。
对于智云集团而言，它卖的不仅仅是算力平台，同时还会为全球客户，甚至个人爱好者免费提供全套的开发软件。
智云集团当年收购了英伟达后，把英伟达的GPU软件开发生态和自家的GPU软件开发生态，CPU开发生态进行了高度融合，然后形成了一整套无所不包的人工智能领域的软件开发平台。
全球范围内，但凡学习，使用GPU开发的，甚至包括游戏制作在内，都在使用智云集团的这一套平台，就连全球各国的高校里相关专业的学生，学的都是这一套东西！
由此可见智云集团在算力芯片这一领域里的巨大垄断优势。
如此情况下，智云集团自然是想要进一步扩大算力芯片的市场容量，好赚取更多的钱！
如今，随着生成式AI的浪潮形成，同时智云集团还发布了多个不同类型的开源AI，包括生成式AI，机器人用AI以及其他领域的AI模型。
最终彻底引爆了算力芯片的市场需求！
四月十九日，徐申学在智云集团总部里，针对算力芯片市场大爆发，全球各地的客户踊跃下单，进而导致产能不足的情况。
专门召开了一场算力芯片的供应链会议。
会议中，集团高级副总裁，主管市场业务的季成河如此介绍目前的算力芯片的业务进展：“目前，我们的APO系列显卡，主要是APO4000型号以及APO4500型号，已经接到了价值五十亿美元的国内外订单，国内主要客户是BTA以及益海科技等大型互联网公司，海外客户则谷狗，微软，水果，特斯拉等高科技公司！”
“而这只是暂时的，我们的业务部门还在和大量的客户进行沟通，未来几个月内我们还将会接到更多的数据中心GPU订单，预测总订单有望达到一百五十亿美元的级别。”
“同时我们的终端算力芯片业务，也受到了影响出现了较大幅度的增长，PX平台以及EYEQ平台的销售会出现大幅度增加！”
“并且受到整体GPU市场的爆发，我们的民用GPU业务也出现了增长等情况，尤其是被很多数字货币领域里选用的X系列显卡以及其他几款高端显卡，都出现了价格上涨，订单增多的情况。”
“整个GPU业务，不包括CPU业务部门以及SOC业务部门的集成GPU，只计算独立GPU业务以及综合算力芯片业务，我们的GPU业务今年，甚至有望达到两百亿美元的营收！”
“而上述业务，并不包括集团自用以及部分战略合作机构采购的AI系列芯片以及EYQ系列芯片，ZY系列芯片，如果加上去的话则是会更多。”
AI系列芯片，目前在智云集团里依旧属于保密项目……虽然外界都知道智云集团有一款自用的数据中心GPU芯片，但是智云集团从来都没有对外公布过，该款芯片目前依旧只提供给集团自用以及供应给国防领域……哪怕是益海科技，海蓝汽车，南门航天这些企业都是拿不到这款芯片的。
AI系列芯片的性能太强悍，完全超出了这个时代应该有的水准，其影响极为重大，不仅仅关乎智云集团在人工智能领域里的核心竞争优势，而且关乎一大堆秘密国防项目。
所以AI系列芯片，根本就不可能对外销售，更不可能对外出口……上头老早就把这系列芯片列入秘密技术，禁止公布，更别说出口了。
这玩意可是保密技术，这说的不是智云对此进行保密，而是属于法律意义上的保密。
如果有人泄露相关技术信息的话，安全机构的人分分钟上门请他喝茶。
EYQ算力平台以及ZY系列芯片倒不是什么保密项目，但是徐申学为了保持旗下企业的核心竞争优势，只批准自用以及供给兄弟企业，如海蓝汽车，小疆科技。
而且EYQ芯片方面，海蓝汽车也具备一定的话语权，根据双方的合作协议，智云集团是不能把EYQ芯片供给其他汽车厂商使用的。
此外值得注意的是，部分国防项目，在开发阶段也大量使用EYQ平台进行开发，测试，比如X1战斗机的原型机上使用的终端算力芯片，就是基于十二纳米工艺的EYQ3芯片。
不过智云半导体部门，也按照合作机构的技术要求，开发国防专用的算力平台，项目代号为GF算力平台，第一代GF1芯片基于十纳米工艺，采用极为苛刻的设计要求、封装要求，要求芯片耐高低温、抗干扰、耐冲击、抗辐射等诸多要求。
目前该芯片已经试片成功并小规模投产并使用在一些秘密项目上。
该芯片的生产，甚至比S803芯片还要早……没办法，人家合作机构的一大堆项目都等着这个芯片用呢。
而GF1芯片考虑到研发成本高，产量低，其价格会非常昂贵……远超过民用产品的