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AI智能體激戰(zhàn)正酣，未來的勞動力將由誰提供？
2023年和2024年，不少初創(chuàng)公司都推出了令人印象深刻的AI服務(wù)，但很快就被微軟和谷歌等能夠直接觸達(dá)客戶的巨頭所覆蓋。以Jasper.ai為例，這是一款曾經(jīng)備受推崇、用于編寫文本的AI工具。
2024年盤點：融資過億的美國AI初創(chuàng)公司
AI初創(chuàng)公司Liquid AI完成了2.5億美元的A輪融資，公司估值達(dá)到23.5億美元。本輪融資由AMD Ventures領(lǐng)投，Duke Capital Partners、The Pags Group和OSS Capital參與。
三款A(yù)I工具搶在災(zāi)難發(fā)生前提供幫助
通過分析實時傳感器計數(shù)、歷史天氣記錄、結(jié)構(gòu)工程數(shù)據(jù)以及衛(wèi)星圖像等輸入，AI模型可以更好地預(yù)測危機(jī)可能在何時/何地發(fā)生。除了預(yù)測之外，AI科技還能夠在危機(jī)期間做出更細(xì)致的決策：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以確定安全的救援路線，評估基礎(chǔ)設(shè)施遭受的潛在破壞，并優(yōu)先考慮在最需要的區(qū)域內(nèi)選擇發(fā)放清潔水、食物及醫(yī)療用品的最佳地點。
趨勢丨速度提升數(shù)十倍，用光子計算重塑AI算力集群
要實現(xiàn)超強(qiáng)的AI能力，需要超大規(guī)模的模型，要訓(xùn)練超大規(guī)模的AI模型，需要數(shù)千，甚至上萬的GPU協(xié)同工作。這就帶來幾個問題：更多的GPU造成的高能耗，計算卡與計算卡之間的通信延遲，計算集群與計算集群之間的通信延遲和算力損耗。那么，如果用光來計算，用光來傳輸，會怎么樣？
英偉達(dá)BLACKWELL系統(tǒng)如何“吃下”萬億級參數(shù)AI模型
可以看到，單純將Hopper替換為Blackwell并不是最好的答案。根據(jù)英偉達(dá)方面的解釋，只有在配合一系列正確舉措之后，推理性能提升至30倍、推理功耗降低至1/25的結(jié)果才有可能實現(xiàn)。
摩根大通能否憑借AI突出重圍？
全美最大、盈利最佳的摩根大通銀行首席執(zhí)行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）也急了。9月20日戴蒙來到底特律，為紀(jì)念摩根大通通過其前身公司（第一共和銀行）進(jìn)入該市 90 周年，以及該公司在該市重新開展業(yè)務(wù) 10 周年。
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