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殊途同归,所有人都想摆脱英伟达的垄断
微软将在下个月发布自研芯片,然而它已经是主流云厂商里动作最慢的一个,Google的 TPU 已经供应了自家(不算云客户)90% 的 AI 算力需求,亚马逊也通过数十亿级别的投资锁定了自家芯片的客户(不...幻方的GPU白囤了?
比起因为买豪宅上热搜的明汯投资,幻方量化员工炫富的方式是给母校捐款1.38亿,公司在2022年的慈善捐赠总计也超过了3.5亿,至少看着还有一点回馈社会的意识。自动驾驶新催化,特斯拉一夜收获5800亿
市场对特斯拉的想象从来不止局限于整车制造,如果能做出比英伟达更好的机器视觉训练解决方案,那么还有其他涉及复杂视觉感知的场景可以涉足。大模型发展到现在,如何才能真正走向生产力?
但与大部分人只知道Chat的情况不同的是,各行各业中都存在着亟需大模型能力来提升生产力的场景,而利用大模型能力提升效率,是各大厂商追求的目标,也是未来发展的方向。GPU荒漠,算力短缺背后的时间竞赛与解决方案
“AI应用爆发节点或在2024年。”多年后回望这一刻,它蕴含了太多历史时刻的开端——移动智能终端普及、社交媒体崛起、数字内容产业扩张、移动应用生态繁荣、网络通信技术加速迭代……关于GPT-4在变笨,有人写了篇论文证实了这一点
群众讨论热情丝毫不减,就在最近,一篇论文被预印在arXiv上,题目十分直白:How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time?AI改变游戏规则,mRNA世界风起云涌
在AI的推动下,mRNA世界注定风起云涌。先知先觉、且能够获得更多精准“算力”的企业,将会成为未来mRNA领域的中坚力量。AI直面算力难题:在密集发布大模型之外,我们离算力自由还有多远?
目前AI对算力需求增长的速度要快于算力供给增长的速度,AI芯片的迭代也有点跟不上模型训练及迭代所需。被榨干的AI算力,谁将成为解药?
“解决算力的成本肯定会越来越便宜,GPU价格对于大模型玩家来说只是暂时的,终究不会对AI发展构成太大瓶颈。而其他方案的成熟还需要很多配套的软件生态匹配,相对来说更是一个非常长周期的事情。”阿里百度成了英伟达的打工仔
算力、算法和数据构成了AI时代的三要素,而算力又是电力般的基础设施,有多少枚GPU,有多少算力,成为外界评估大模型研发和创业成败的关键。