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上海:人工智能产业规模超3800亿元
2024世界人工智能大会将于7月4日在沪开幕。上海人工智能规上企业从2018年的183家增加到2023年的348家,产业规模从1340亿元跃升到超3800亿元,大模型企业达上百家,其中34款大模型通过备案。
苹果被曝将与谷歌“牵手”?
苹果知名爆料人马克·古尔曼(MarkGurman)最新透露,苹果公司将于今年秋季宣布与Alphabet旗下的谷歌的大模型Gemini建立合作关系,届时Gemini模型将有望接入苹果的AppleIntelligence。此外,古尔曼还重申,苹果与人工智能初创公司Anthropic的潜在合作关系也在考虑之中,不过,苹果不会考虑整合Meta公司的人工智能服务。
另据中国信息通信研究院数据显示,5月中国国内市场智能手机出货量2,860。0万部,同比增长13。5%。根据数据计算,外国品牌增速达到这个数字的近四倍,而其中苹果手机占据绝大多数。
Character。AI考虑与对手谷歌和Meta合作
AI初创公司Character。AI先发优势已经逐渐减弱。据媒体报道,Character。AI已开始与谷歌和马斯克的xAI公司、Meta等竞争对手初步讨论了潜在合作机会。
这些合作协议可能包括Character。AI利用合作伙伴的计算资源提升研发能力,作为交换,Character。AI将提供一定程度的知识产权共享。
英伟达将面临法国反垄断机构起诉
全球最有价值的芯片制造商英伟达正面临越来越多的监管审查,法国反垄断执法机构正准备以涉嫌反竞争的行为起诉英伟达。
不愿透露姓名的知情人士的话说,这家法国机构将是世界上第一个采取这一步骤的机构。这份指控书(或反对声明)将在去年英伟达办公室遭到突袭之后公布。
法国反垄断机构拒绝对此发表评论,总部位于加州圣克拉拉的英伟达也拒绝置评。
马斯克:xAI计划在8月发布Grok2
马斯克表示,旗下人工智能初创公司xAI计划在8月份发布Grok2。博主Bef-eacc发文称,当前的模型在彼此的数据上进行训练,就像人体蜈蚣效应一样。马斯克在回复中表示,“很遗憾,情况确实就是这样。从互联网训练的数据中清除大语言模型需要花费大量工作。8月即将推出的Grok-2,在这方面将拥有巨大进步。”
优必选与一汽-大众合作人形机器人
从知情人士处获悉,优必选北京近日已经与一汽-大众达成合作,双方将共同探索人形机器人在汽车制造工业场景的深度应用,打造高智能化和柔性化的生产线及汽车超级无人工厂。
AI太耗电,科技大厂盯上核电了
随着AI技术发展,科技巨头对电力需求激增,特别是大型AI模型需要大量算力资源。亚马逊AWS等公司正与核电厂运营商商谈供电协议,以满足数据中心的电力需求。这一趋势引发争议,担心科技公司通过转移现有电力资源而非增加绿色能源来满足需求。
神经元新计算模型或产生更强大AI
几乎所有支持现代人工智能(AI)工具的神经网络都是基于20世纪60年代的活体神经元计算模型。但美国西蒙斯基金会熨斗研究所计算神经科学中心(CCN)开发的新模型表明,这种已有数十年历史的近似模型,并未捕捉到真实神经元所拥有的所有计算能力,并且这种较旧的模型可能会阻碍AI的发展。研究发表在新一期《美国国家科学院院刊》上。
台积电:助Google自研手机芯片流片
据报道,Google搭载于Pixel10系列手机的TensorG5芯片进入Tape-out(流片)阶段。TensorG5是Google首款完全自主设计的手机芯片。此前四代Tensor芯片都是基于三星Exynos平台进行修改及客制;而TensorG5不仅采用Google自主的架构设计,还将使用台积电最新的3纳米制程工艺。外界预估,其将大幅提升芯片的性能表现。
EUV光刻机交付量预计将增长超30%
据报道,台积电正加速安装对2nm工艺量产至关重要的EUV光刻机,计划在今明两年接收超过60台EUV光刻机,预计投资总额将超过123亿美元。阿斯麦去年为满足市场需求已计划增产,预计今年将交付53台EUV光刻机,而明年交付量将增长至72台以上,同比实现30%以上的显着增长。
SiliconBox将在意大利新建芯片厂
SiliconBox计划在意大利新建一座芯片制造厂,总投资至多32亿欧元,这是在布鲁塞尔寻求提高芯片生产自给自足能力的背景下,在欧洲进行的最新一笔大额投资。
SiliconBox表示,新封装测试工厂将生产应用于人工智能、高性能计算、电动汽车和移动设备的半导体,这些都是芯片制造商的主要增长领域。公司预计明年年中开工,2028年投产。
高盛对科技公司大举投资AI提出质疑
高盛在一份报告中对科技公司投资人工智能(AI)的潜在回报提出了质疑。根据该报告,预计企业将在人工智能上投资超过1万亿美元。然而,高盛的报告表达了对这一巨额投资所能产生的回报的担忧。高盛全球股票研究主管吉姆·科韦洛(JimCovello)在报告中表示:“AI技术非常昂贵,为了证明这些成本是合理的,这项技术必须能够解决复杂的问题,而这不是它的设计目的。
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