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殊途同歸,所有人都想擺脫英偉達的壟斷
微軟將在下個月發(fā)布自研芯片,然而它已經(jīng)是主流云廠商里動作最慢的一個,Google的 TPU 已經(jīng)供應(yīng)了自家(不算云客戶)90% 的 AI 算力需求,亞馬遜也通過數(shù)十億級別的投資鎖定了自家芯片的客戶(不...幻方的GPU白囤了?
比起因為買豪宅上熱搜的明汯投資,幻方量化員工炫富的方式是給母校捐款1.38億,公司在2022年的慈善捐贈總計也超過了3.5億,至少看著還有一點回饋社會的意識。自動駕駛新催化,特斯拉一夜收獲5800億
市場對特斯拉的想象從來不止局限于整車制造,如果能做出比英偉達更好的機器視覺訓(xùn)練解決方案,那么還有其他涉及復(fù)雜視覺感知的場景可以涉足。誰在搶GPU?
過去的超算架構(gòu)主要以 CPU 為主,但這種傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)下的算力已經(jīng)無法滿足目前模型訓(xùn)練的需求,只有建設(shè)大規(guī)模 GPU 超算集群,才能真正意義上解決大模型訓(xùn)練的后顧之憂。大模型發(fā)展到現(xiàn)在,如何才能真正走向生產(chǎn)力?
但與大部分人只知道Chat的情況不同的是,各行各業(yè)中都存在著亟需大模型能力來提升生產(chǎn)力的場景,而利用大模型能力提升效率,是各大廠商追求的目標(biāo),也是未來發(fā)展的方向。GPU荒漠,算力短缺背后的時間競賽與解決方案
“AI應(yīng)用爆發(fā)節(jié)點或在2024年?!倍嗄旰蠡赝@一刻,它蘊含了太多歷史時刻的開端——移動智能終端普及、社交媒體崛起、數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)擴張、移動應(yīng)用生態(tài)繁榮、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)加速迭代……老黃又來搶錢,英偉達再推超強芯片平臺
從算力到服務(wù),英偉達在AI賽道上毫不松懈??緼I“翻身”的英偉達,顯然還想要乘著AI的風(fēng)跑得更快、更遠(yuǎn)。關(guān)于GPT-4在變笨,有人寫了篇論文證實了這一點
群眾討論熱情絲毫不減,就在最近,一篇論文被預(yù)印在arXiv上,題目十分直白:How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time?AI芯片封堵再加劇,國內(nèi)算力需求尋路
算力需求暴增下,供給背后的國產(chǎn)GPU自研以及軟件創(chuàng)新,都將是中國廠商亦步亦趨要解決的問題。傅盛和朱嘯虎吵起來了
AI的閘口打開之后,水位會上升,所有的行業(yè)都會被淹到。如果處于當(dāng)前這一波勢能下的深水區(qū),就意味著挑戰(zhàn)極大,一不小心就容易被淹死。算力賽道,最具確定性的AI方向
那么,目前中國智能算力行業(yè)現(xiàn)狀究竟如何?產(chǎn)業(yè)鏈中還存在哪些發(fā)展機遇與痛點?AI改變游戲規(guī)則,mRNA世界風(fēng)起云涌
在AI的推動下,mRNA世界注定風(fēng)起云涌。先知先覺、且能夠獲得更多精準(zhǔn)“算力”的企業(yè),將會成為未來mRNA領(lǐng)域的中堅力量。AI直面算力難題:在密集發(fā)布大模型之外,我們離算力自由還有多遠(yuǎn)?
目前AI對算力需求增長的速度要快于算力供給增長的速度,AI芯片的迭代也有點跟不上模型訓(xùn)練及迭代所需。被榨干的AI算力,誰將成為解藥?
“解決算力的成本肯定會越來越便宜,GPU價格對于大模型玩家來說只是暫時的,終究不會對AI發(fā)展構(gòu)成太大瓶頸。而其他方案的成熟還需要很多配套的軟件生態(tài)匹配,相對來說更是一個非常長周期的事情?!?/div>阿里百度成了英偉達的打工仔
算力、算法和數(shù)據(jù)構(gòu)成了AI時代的三要素,而算力又是電力般的基礎(chǔ)設(shè)施,有多少枚GPU,有多少算力,成為外界評估大模型研發(fā)和創(chuàng)業(yè)成敗的關(guān)鍵。挾ChatGPT之威,微軟要「二選一」
就目前來看,微軟為必應(yīng)“清后”,并沒有獲得預(yù)期的效果,至少無法阻止最顯眼的幾位競爭者。中國算力的想象力有多大?
巨頭入場和“東數(shù)西算”的助推,讓中國離這個萬億級算力藍海更近了一步。AI繪畫,為何聽不懂人話?
接下來,AI繪畫將會走到舞臺中央大放異彩是確定的事實,對各公司來說,拼的是速度。行業(yè)規(guī)則是公開的,所有選手都在往前跑,這時候,競爭是最大的動力,拿結(jié)果說話才是硬道理。相關(guān)搜索