
谷歌革新发布:第八代TPU首次实现训练与推理分离设计
据报道,在本周三,美国时间,谷歌宣布其第八代张量处理单元(TPU)进行了重大变革:首次将AI模型的“训练”和“推理”功能拆分,并交由两款独立开发的专业芯片来完成。这些新一代处理器预计将在今年晚些时候上市。这一策略标志着谷歌在人工智能硬件领域对英伟达发起了新的挑战。谷歌高级副总裁兼AI与基础设施首席技术官阿明·瓦哈德特(Amin Vahdat)在其官方博客文章中解释说,“鉴于AI智能体的日益流行,我
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据报道,在本周三,美国时间,谷歌宣布其第八代张量处理单元(TPU)进行了重大变革:首次将AI模型的“训练”和“推理”功能拆分,并交由两款独立开发的专业芯片来完成。这些新一代处理器预计将在今年晚些时候上市。这一策略标志着谷歌在人工智能硬件领域对英伟达发起了新的挑战。谷歌高级副总裁兼AI与基础设施首席技术官阿明·瓦哈德特(Amin Vahdat)在其官方博客文章中解释说,“鉴于AI智能体的日益流行,我
中央日报于4月22日发布消息称,在GTC 2026大会上,英伟达推出了一款基于Omniverse的物理人工智能技术,这标志着人工智能开始从虚拟环境向现实世界过渡。该技术能够实现感知、决策和自主操作,并在工业机器人、自动驾驶汽车、医疗设备和个人智能装置等多个领域得到广泛应用。它通过视觉识别与强化学习来适应动态变化,不同于传统的编程方式。分析机构预测,在未来几年内,物理人工智能产生的数据量将超过数字人

当前,人工智能(AI)领域对数据中心的需求依然旺盛,导致存储芯片市场持续火热,半导体企业的盈利水平达到了前所未有的高度,然而其股票估值却仍然低于台积电和英伟达等同类公司。据报道,鉴于本轮AI需求预计将持续较长时间,以往存储芯片产业中繁荣与衰退交替出现的周期性规律可能会被打破。以韩国存储芯片制造商为例,SK海力士最近股价再次创下新高,在4月22日开盘时略有下滑,但截至中午12点左右仍维持在每股12

作为OpenClaw项目的主要维护者,我分享了该项目的背景、目标以及它如何改变人们使用AI助手的方式。这个项目是自Linux以来最具影响力的开源软件之一。 我解释了为什么选择构建这样一个通用且可定制化的平台,而不是专注于单一功能的应用程序或插件。通过这样的设计,用户可以根据自己的需求和喜好来定制他们的智能体(Claw)。 该项目的核心思想是让普通用户能够利用强大的AI技术来管理家庭、工作和个人生活

智东西编译 杨京丽编辑 李水青据外国媒体报道,Anthropic公司的首席财务官Krishna Rao成功解决了该企业的核心计算难题。他积极促成公司与谷歌、亚马逊和微软等主要云计算服务商的合作协议,确保其模型能在英伟达、英特尔等多个处理器上运行,并提前于竞争对手OpenAI部署了多元化的云服务器战略。在Krishna Rao加入之前,Anthropic的财务状况堪忧,年化收入只有两三亿美元

近日,美国知名主持人德瓦克什·帕特尔在其播客节目中邀请了英伟达首席执行官黄仁勋进行了一次对话。在讨论到美国是否应当放宽对芯片出口的管控这一话题时,双方展开了激烈的辩论。面对主持人的追问,黄仁勋罕见地表现出情绪上的激动,并直言不讳地说出“极其愚蠢”的看法,认为这是典型的失败者心态。黄仁勋指出,中国目前已经拥有庞大的计算能力资源。即便英伟达的芯片在性能和效率方面仍处于领先地位,他相信中国依然可以通过堆

关于英伟达分配有限资源的方式,确实存在一种独特的方法,并非单纯基于出价最高者优先获得。这种策略背后的原因在于,我们更倾向于支持那些有助于推动行业发展的新型云服务公司,而不是简单地追求利润最大化。此外,通过这种方式确保了市场供需的合理平衡,同时还能维持良好的客户关系。为了确保供应与需求之间的最佳匹配,英伟达采取了一种谨慎而全面的方法来进行预测和订单处理。首先,在收到具体订单之前,我们无法提供任何承诺

你提到英伟达采取了一种独特的资源分配方式,并非单纯以价高者优先,而是更多地考虑“希望这些新型云服务公司能存在”,因此会将一些资源分配给像CoreWeave、Crusoe和Lambda这样的公司。为何你们会选择这种方式?这种市场描述是否准确? 衡宇 2026-04-19 12

智东西编译 ZeR0编辑 漠影据《金融时报》报道,一家新兴的人工智能初创企业Recursive Superintelligence,在成立短短四个月内已成功筹集至少5亿美元的资金。这家创业公司专注于开发一种能够自我学习的新型AI系统。知情人士透露,本轮由谷歌风险投资部门GV领投,并得到了芯片制造商英伟达的支持,使得该公司的估值达到了约40亿美元。据悉,在获得初始5亿美元的投资后,新一轮融资受到了市

本文由智东西团队编译整理。根据TechCrunch今日报道,有知情人士透露,美国知名AI编程初创企业Cursor即将完成新一轮融资,预计此次融资金额将超过20亿美元(约人民币136亿元),估值将达到500亿美元(约合人民币3409亿元)。据悉,现有投资者Thrive Capital和Andreessen Horowitz计划在这轮融资中继续领投,英伟达也将参与投资。此次融资完成后,Cursor的后

智东西编译 | ZeR0据知情人士透露,美国著名的人工智能编程初创公司Cursor正筹备一轮新的融资活动,预计筹集超过20亿美元(约136亿元人民币),估值或将达到500亿美元(约合人民币3409亿元)。内部消息指出,现有投资者Thrive Capital和Andreessen Horowitz计划成为此轮融资的主要领投方。此外,战略合作伙伴英伟达也有意参与其中。若此次融资成功落实,Cursor的

当前的AI领域,“世界模型”是一个炙手可热的话题。无论是李飞飞,还是杨立昆,抑或是英伟达,都在谈论这一概念。然而,尽管它们都使用“世界模型”这个词,所指的内容却大相径庭。英伟达的目标是构建可以批量生成物理环境的模拟基础设施;李飞飞则致力于让机器理解三维空间和物体之间的关系,推动所谓的空间智能的发展;杨立昆追求的是进行因果推理及长期规划的认知架构设计。因此,“世界模型”并非单一的技术路径。如果不了解
英特尔公司于本周四对外宣布了一项重要的人事任命:三星电子芯片制造业务的资深副总裁韩升勋将加盟英特尔,并担任代工服务部门的总经理,主要任务是促进英特尔在晶圆代工业务方面的客户基础扩大工作。韩升勋在三星的商业晶圆代工领域拥有超过十年的专业经验。据业内消息透露,目前有多家科技行业领军企业正在与英特尔探讨合作事宜,其中包括苹果、AMD、英伟达、谷歌和博通等公司,它们均对采用英特尔提供的先进工艺节点(如18

在最近的一次播客节目中,英伟达首席执行官黄仁勋表示,人工智能不会成为核武器般的威胁,并批评了当前对AI技术的夸大宣传。黄仁勋强调,将AI比作核武器的说法只会加剧公众的恐慌情绪,进而损害美国的技术领先地位。他主张以更理性的态度看待这项技术的发展。在节目中,黄仁勋指出,如果因为担心人工智能会取代人类而停止培养软件工程师,则是更为严重的行业问题。这一言论引发了许多人的思考和讨论。针对市场对于AI将导致

据知情人士透露,OpenAI已同意在未来三年内向初创芯片公司Cerebras支付超过两百亿美元,以获取后者的服务器支持,并有可能获得一定比例的股权。这一举动发生在OpenAI正试图应对日益增长的需求并努力在人工智能领域保持领先地位之时。同时,此举也有助于该公司减少对英伟达硬件产品的依赖,并通过多样化其硬件布局来显著降低计算成本。日益增长的需求Cerebras公司成立于2015年,因其生产的晶圆级

昨日(4月16日),科技媒体The Decoder发布文章称,英伟达的研究人员开发了一种名为Lyra 2.0的系统,能够从一张照片生成长达90米范围内的连贯3D环境,解决现有技术在长距离漫游中遇到的画面失真和记忆空白问题。目前AI生成3D场景的主要难题之一是,当虚拟摄像机移动到较远的距离时,画面会出现色彩与结构的扭曲。此外,在重新返回已探索过的区域时,模型通常会再次构建环境。英伟达的研究团队为提升

我们讨论了英伟达在AI领域的领先地位,尤其是在架构优化方面的努力。黄仁勋强调了持续创新的重要性,并指出摩尔定律的终结意味着更多地依赖于计算机科学的进步而非仅仅依靠半导体物理学。黄仁勋解释说,CUDA的成功在于其灵活性和广泛的生态系统支持。他提到未来的模型可能需要针对不同架构进行深度优化,而英伟达的目标是保持领先地位并推动技术栈每层的发展。我们探讨了英伟达是否会利用较老的节点来满足市场需求的增长。黄

在 Dwarkesh Patel 的播客节目中,英伟达首席执行官黄仁勋强调,即便没有人工智能的推动,凭借加速计算策略,公司依然能够发展成为行业内的领军企业。黄仁勋在访谈中详细讨论了公司的战略定位及其对行业的理解。他指出,加速计算一直是英伟达的核心支柱,并通过 GPU 和 CUDA 架构的结合使用实现了前所未有的处理效率提升——最高可达 100 到 200 倍。黄仁勋认为,在没有 AI 技术革新的情

据报道,英伟达首席执行官黄仁勋在最近的一次采访中表示,公司选择对众多AI相关企业进行广泛的投资,而不是将赌注押在少数几个可能的成功者上。黄仁勋在接受《Dwarkesh》播客采访时说,“鉴于目前市场上有许多实力强劲的基础模型公司,我们更倾向于积极参与其中,而非提前预测谁将成为最终的赢家。”他解释称,这样做有两个主要原因:首先,英伟达并不认为自己有义务去挑选未来的行业领导者;其次,从公司的历史经验来看

摘要:群核科技作为“杭州六小龙”之一,即将在香港上市,并凭借B端订阅业务获得了近5700万元的调整后净利润,在众多AI初创企业中脱颖而出。在过去两年里,人工智能行业的主导趋势是大量投入资金。作者|路春锋无论是大型模型公司还是各种AI应用,它们都处于用户增长和商业变现之间的拉锯战。在所有AI公司都在烧钱的情况下,谁能最先找到盈利路径?答案并不属于那些专注大模型或聊天机器人的公司,而是一家看起来与传统