利用闲置算力满足 AI 初创企业的需求。由于对运行 AI 模型的需求激增，对算力的需求也随之激增。世界各地的公司都在努力寻求运行更高级 AI 模型所需的 GPU。虽然 GPU 并非运行 AI 模型的唯一选择，但它们已成为首选的硬件，因为它们能够有效地同时处理多项操作，而这是开发深度学习模型时的一个关键特性。
英伟达巧妙地将DeepSeek-R1与推理时扩展相结合，构建了全新工作流程，自动优化生成GPU内核，取得了令人瞩目的成果。
今天向大家介绍一项来自香港大学黄超教授实验室的最新科研成果 VideoRAG。这项创新性的研究突破了超长视频理解任务中的时长限制，仅凭单张 RTX 3090 GPU (24GB) 就能高效理解数百小时的超长视频内容。
这项尝试只用到了 R1 模型和基本验证器，没有针对 R1 的工具，没有对专有的英伟达代码进行微调。其实根据 DeepSeek 介绍，R1 的编码能力不算顶尖。
梁文峰说，钱从来都不是问题，唯一担心的是缺算力。不过，基于国产昇腾算力的DeepSeek R1系列推理API，性能已经直接对标高端GPU了！而且，华为已经率先携手国内15所头部高校，打造出了独一份的科教创新卓越/孵化中心，通过产教融合、科教融汇破解高校科研的算力困局。
黑科技来了！开源LLM微调神器Unsloth近期更新，将GRPO训练的内存使用减少了80%！只需7GB VRAM，本地就能体验AI「啊哈时刻」。
诚如我们在《Deepseek的意义、价值与影响》中所阐述的那样，开源模型Deepseek的率先冲线，标志着 “机器智能寒武纪时刻”的启动，产业即将因此进入应用创新大爆发周期。
最近几日DeepSeek持续引发美国AI、半导体企业和技术社区的广泛讨论，华尔街、投资人也议论纷纷。Anthropic的CEO发文主张进一步收紧GPU的出口管制。共和党参议员Josh Hawley提出《G2 AI能力脱钩法案》
2025 年伊始，全球 AI 业界被 DeepSeek 刷屏。当 OpenAI 宣布 5000 亿美元的「星际之门」计划，Meta 在建规模超 130 万 GPU 的数据中心时，这个来自中国的团队打破了大模型军备竞赛的既定逻辑：用 2048 张 H800 GPU，两个月训练出了一个媲美全球顶尖水平的模型。
「星际之门」更多内幕被曝光了！据称，首期投入1000亿美金，将在德州阿比林建设10座数据中心，未来要在全美打造20个超算。与此同时，奥特曼秀出了首期工厂的全景，无比震撼。
