深度|NVIDIA副总裁谈加速计算与AI:变革之力,潮起时,众船皆升
深度|NVIDIA副总裁谈加速计算与AI:变革之力,潮起时,众船皆升人工智能是一个新产品,改善供应链以更快地治愈问题,优化员工生产力和员工留存率,提高客户收入,这就是一切的核心
人工智能是一个新产品,改善供应链以更快地治愈问题,优化员工生产力和员工留存率,提高客户收入,这就是一切的核心
AI算力赛道又诞生一笔巨额融资。 近日,AI算力公司Lightmatter获得新一轮4亿美元(约合人民币28.45亿元)D轮融资。本轮由普徕仕(T. Rowe Price)领投,老股东GV、富达等跟投。本轮融资后,Lightmatter估值达到44亿美元(约合人民币312.91亿元)。
华业天成A轮领投项目——芯丰精密近日宣布,其自主研发的环切机实现量产,装机量超两位数,稳定生产超10万片晶圆,为AI大算力芯片制造设备的国产替代提供支撑。
红杉资本的报告曾指出,AI产业的年产值超过6000亿美元,才够支付数据中心、加速GPU卡等AI基础设施费用。而现在一种普遍说法认为,基础模型训练的资本支出是“历史上贬值最快的资产”,但关于GPU基础设施支出的判定仍未出炉,GPU土豪战争仍在进行。
「算力」堪称是AI时代最大的痛。在国外,OpenAI因为微软造GPU集群的速度太慢而算力告急。在国内,企业则面临着「模型算力太多元、产业生态太分散」这一难题。不过,最近新诞生的一款「AI神器」,令人眼前一亮。
一周全球AI热点
继首台DGX H200之后,OpenAI再次收到了英伟达的首批工程版DGX B200。外媒爆料称,由于微软提供算力不足,OpenAI正与甲骨文开始谈判了。
当备受期待的GPT-5历经数次跳票,OpenAI全新发布的o1模型及时挽回了行业的信心,并从此为大模型领域开启了一个新的竞技方向——当推理模型大行其道时,行业如何从Infra层面着手降低推理阶段的算力成本?
随着 AI 模型的参数量越来越大,对算力的需求也水涨船高。
在 2024 年的今天,人工智能已经渗透到各个领域,从医疗诊断到智能交通,从金融分析到智能家居,AI 技术的发展正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。 这一背景下,算力和存力成为了支撑人工智能发展的两大关键要素。究竟算力与存力谁更重要,成为了一个备受关注的问题。