全球AI面临6000亿美元难题，人工智能泡沫正在接近临界点！
全球AI面临6000亿美元难题，人工智能泡沫正在接近临界点！AI基础设施的巨额投资，和实际的AI生态系统实际收入之间，差距已经到了不可思议的地步。曾经全球AI面临的2000亿美元难题，如今已经翻成了6000亿美元。
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1602 点击 2024-07-04 16:28
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AI基础设施的巨额投资，和实际的AI生态系统实际收入之间，差距已经到了不可思议的地步。曾经全球AI面临的2000亿美元难题，如今已经翻成了6000亿美元。
全美TOP 5的机器学习博士痛心发帖自曝，自己实验室里H100数目是0！这也引起了ML社区的全球网友大讨论。显然，相比普林斯顿、哈佛这样动辄三四百块H100的GPU大户，更常见的是GPU短缺的「穷人」。同一个实验室的博士，甚至时常会出现需要争抢GPU的情况。
背后隐藏着OpenAI的造芯野心。
可在单张A100/H100 GPU或TPU主机上高效运行全精度推理。
M30是一款通用的边端大模型AI芯片，能够支持多种大模型。
史上最快Transformer芯片诞生了！用 Etched chip 跑Llama 70B，推理性能已超B200十倍，超H100二十倍！刚刚，几位00后小哥从哈佛辍学后成立的公司Etached，宣布再融资1.2亿美元。
生成式 AI 推理性价比是 GPU 的 140 倍。
近日，AI芯片初创公司Etched宣布，已筹集 1.2 亿美元，向 Nvidia 发起 AI 芯片设计挑战。Etched 正在设计一款名为 Etched chip 的新芯片，用于处理 AI 处理的一个关键部分：
千卡GPU只是开始。
Cerebras 的 WSE-3 芯片被认为是英伟达强大 GPU 产品的替代。