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算力賽道，爆發(fā)力越來越強了
強力政策催化之下，大量巨頭攜帶資金和技術(shù)蜂擁進入AI產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)，給資本市場不斷帶來巨大轟動。很多大廠，都陸續(xù)發(fā)布了自己的大模型、AI應(yīng)用，或者算力項目。角逐3萬億算力產(chǎn)業(yè)「關(guān)鍵一環(huán)」
一個好的算力調(diào)度系統(tǒng)，不僅可以提高數(shù)據(jù)處理的速度，還可以節(jié)省企業(yè)的運營成本，是中國算力產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展過程中的“關(guān)鍵一環(huán)”。蓮花健康跨界算力，又一場冒險游戲？
在這樣的嚴峻態(tài)勢里，李厚文太需要一把火“取暖”?；蛟S眼下熱門的算力業(yè)務(wù)，就是他眼中的那把火。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，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。靠AI“翻身”的英偉達，顯然還想要乘著AI的風跑得更快、更遠。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世界風起云涌
在AI的推動下，mRNA世界注定風起云涌。先知先覺、且能夠獲得更多精準“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？
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>
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