2同行回答
1、通用的 X86 服务器方面的差距随着发展越来越小，同时其它架构（arm 、龙芯等）也开始百花齐放了。这类的应用单个 CPU 性能无法追平的情况下可以通过凑数量的方式补齐（当然也需要系统和软件的匹配）
2、更多的还是 AI 芯片层面的，在 GPU 这方面还存在很大的差距。一方面大模型的进化主要依赖 GPU 的计算，另一方面算力越充分优势越明显（大者恒大）。这方面的硬件差距无法简单通过增加数量的方式实现
收起国产服务器在近年来的发展中表现出了强大的竞争力。从价格角度看，国产服务器明显低于全球水平，如2018年中国市场服务器出货量达到了330.4万台，同比增长28%，占全球服务器出货量的28%左右。
在技术层面，国内AI芯片厂商已经形成了完整的格局。一梯队中，有成熟产品和批量出货的企业，包括寒武纪、华为海思、百度昆仑芯和燧原科技等；二梯队则是以AI芯片起家的公司，例如壁仞科技、天数智心、摩尔线程和沐曦等；三梯队则包括海光和景嘉微等公司。这些公司的发展表明，国产AI芯片正在逐步增强其市场地位，为国内的AI产业发展提供重要的支撑。
算力需求也在呈现出多样化的趋势，这推动了服务器操作系统行业进入一个新的时代。现阶段，算力可以分为基础算力、智能算力和高性能计算算力三种类型。其中，基础算力主要基于CPU芯片的服务器，智能算力主要基于GPU等芯片的加速计算平台，而高性能计算算力则主要基于融合CPU芯片和GPU芯片打造的计算集群。
然而，与国外产品相比，国内大模型的主要差距仍然在于算力层面。没有强大的算力基础，后续的算法等发展都将面临挑战。但随着技术的进步和市场需求的增长，国内服务器算力与国外产品的差距有望逐渐缩小。
ChatGPT 回答
在证券行业中，GPU算力的应用越来越广泛，例如高频交易、量化交易、风险控制等方面。国产服务器的GPU算力相比于国外产品，目前还存在一定差距。
首先，国内GPU芯片的制造商相对较少，主要有华为海思、显卡巨头NVIDIA、AMD等。相比之下，国外GPU芯片制造商更多，包括英伟达、英特尔、AMD、ARM等。这也导致了国内GPU算力的供应相对紧张，而国外产品则更加丰富多样。
其次，国内GPU算力的技术水平还需要进一步提高。虽然国内的GPU算力厂商在近年来有了很大的进步，但是与国外产品相比，还存在一定的差距。例如，在高性能计算、深度学习等领域，国外产品的算力表现更加出色。
最后，国内GPU算力的价格相对较高。由于国内GPU芯片的供应相对紧张，加上国内GPU算力的技术水平还需要进一步提高，这也导致了国内GPU算力的价格相对较高。
综上所述，国产服务器的GPU算力相比于国外产品，还存在一定差距。但是，随着国内GPU芯片制造商的不断发展和技术水平的提高，相信国内GPU算力的表现也会越来越出色。