剛克服監管阻力被英偉達收購，以色列人工智能（AI）初創公司Run:ai就要將旗下軟件開源了。美東時間12月30日周一，Run:ai在自家官網公布，目前僅在基于英偉達系統運行的Run:ai軟件將開源。這意味著，AMD和英特爾等英偉達的對手將能獲取Run:ai的代碼，調整它用于采用英偉達競品硬件的計算機。Run:ai 表示：“我們渴望在迄今所取得成就的基礎上再接再厲，擴大我們優秀的團隊，擴大我們的產品和市場覆蓋范圍。開源軟件將讓它（軟件）能夠擴展到整個 AI 生態系統。”Run:ai的軟件幫助管理和優化AI硬
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英偉達 AI 軟件開源
隨著人工智能技術的飛速發展，各行各業都在積極探索 AI 技術的應用，以便實現產業的智能化轉型。在消費類電子產品市場，AI 技術已經成為推動產品創新和市場增長的關鍵因素，AI 技術的應用不僅能夠提升產品的功能水平，還為用戶帶來了更加便捷、個性化的操作以及使用體驗。在家電領域，AI 技術也為產品提供了許多想象空間。恩智浦深耕家電領域，在家電產品中有許多 MCU 的成功案例，應用在家電的控制板、馬達驅動、屏幕顯示、觸摸按鍵等功能。在人工智能技術飛速發展的今天，恩智浦也沒有落下，跟上時代的步伐，推出了帶有 NPU
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恩智浦 MCX N947 NPU AI 咖啡膠囊識別
12 月 27 日消息，“深度求索”官方公眾號昨日（12 月 26 日）發布博文，宣布上線并同步開源 DeepSeek-V3 模型，用戶可以登錄官網 chat.deepseek.com，與最新版 V3 模型對話。援引博文介紹，DeepSeek-V3 是一個 6710 億參數的專家混合（MoE，使用多個專家網絡將問題空間劃分為同質區域）模型，激活參數 370 億，在 14.8 萬億 token 上進行了預訓練。多項評測成績超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等開源模型，
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DeepSeek-V3 AI 大語言模型 人工智能
國泰君安證券研報認為，ASIC（專用集成電路）針對特定場景設計，有配套的通信互聯和軟件生態，雖然目前單顆ASIC算力相比最先進的GPU仍有差距，但整個ASIC集群的算力利用效率可能會優于可比的GPU，同時還具備明顯的價格、功耗優勢，有望更廣泛地應用于AI推理與訓練。看好ASIC的大規模應用帶來云廠商ROI提升，同時也建議關注定制芯片產業鏈相關標的。AI ASIC具備功耗、成本優勢，目前仍處于發展初期，市場規模有望高速增長。
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AI ASIC
近日，Cloudera發布2025年五大科技趨勢預測，揭示了在未來一年生成式AI和AI Agent等創新技術的發展趨勢。其中包括生成式AI的應用將趨向務實，AI Agent將在商業決策中發揮重要作用。同時，企業面臨著AI生成數據激增的挑戰，亟需提升數據治理能力。企業需要強大的數據管理和多云策略來訪問、存儲和分析數據，從而獲取數據的最大價值，充分發揮AI潛力。預測一：生成式AI熱度減退，企業將采取更務實的AI策略預計到2025年，企業將在生成式AI應用上分化為兩大陣營。一類是已成功應用生成式AI的企業，通過
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Cloudera AI Agent AI智能體
曾經對美中之間不斷加速的AI軍備競賽警告的谷歌前CEO艾瑞克．施密特（Eric Schmidt）近日受訪時指出，中國人工智能（AI）的快速發展令人驚訝，先前美國AI技術對中國有2~3年的領先優勢，現在已縮小至不到1年，而且縮小的速度正在加快。施密特在接受《美國廣播公司》（ABC）電視訪問時表示，中美之間的競爭已達到關鍵的轉折點，盡管美國目前在人工智能開發方面處于領先地位，但中國已大幅縮小了差距，曾經是2-3年的技術優勢已經縮小到不到一年，這標志著中國AI技術能力正在以空前的速度前進，此一新的進展其對全球安
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谷歌 AI
市場研究咨詢機構Omdia的最新數據顯示，微軟已成為英偉達旗艦產品Hopper芯片的最大買家，其購買的數量遠遠領先于其他科技領域競爭對手。分析師估計，微軟今年購買了48.5萬顆英偉達「Hopper」架構芯片，是英偉達在美國第二大客戶Meta的兩倍多，后者購買了22.4萬顆。此外，微軟也領先于競爭對手亞馬遜和谷歌，亞馬遜和谷歌分別購買了19.6萬顆和16.9萬顆Hopper芯片。數據還顯示，特斯拉和xAI總共采購的芯片數量要比亞馬遜略高一些。自兩年前聊天機器人ChatGPT首次亮相以來，大型科技公司相繼斥資
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英偉達 AI 芯片
隨著人工智能技術的廣泛應用，移動產品對內存性能的需求日益增長，尤其需要相較LPDDR5X更為高效的數據處理能力以支撐端側AI模型的運行。一直懸而未決的LPDDR6標準也進入最終的敲定期，預計到2025年下半年我們有望看到采用新一代LPDDR6的產品上市。此前有報道稱，高通第四代驍龍8平臺將支持LPDDR6，以進一步提升定制Oryon內核的性能。LPDDR6帶來了哪些變化？目前，LPDDR最新的主流版本是LPDDR5（6.4Gbps），于2019年2月發布。之后，業界又陸續發布了小幅更新、改進版的LPDDR
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LPDDR6 AI 內存 CAMM2
近日，谷歌正式發布其最先進的人工智能模型Gemini 2.0，旨在推動AI智能體（AI Agents）時代的到來。Gemini 2.0具備多項全新功能，包括多模態輸出，支持原生圖像生成和音頻輸出，還能直接整合使用Google Search和Google Maps等工具。這些技術突破將全面提升用戶在谷歌產品生態中的交互體驗。與此同時，谷歌推出了第六代張量處理單元（TPU），即Trillium TPU。這款全新TPU在Gemini 2.0的訓練中發揮了關鍵作用，為其復雜功能提供了強大的計算支持。如今，Tril
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TPU AI
12 月 13 日消息，工信部決定成立部人工智能標準化技術委員會，編號為 MIIT / TC1，主要負責人工智能評估測試、運營運維、數據集、基礎硬件、軟件平臺、大模型、應用成熟度、應用開發管理、人工智能風險等領域行業標準制修訂工作。第一屆工業和信息化部人工智能標準化技術委員會由 41 名委員組成，秘書處由中國信息通信研究院承擔。姓名標委會職務工作單位職務 / 職稱鄭志明主任委員中國科學院院士余曉暉常務副主任委員中國信息通信研究院院長劉賢剛副主任委員中國電子技術標準化研究院副院長王蘊輝副主任委員工業和信息化
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人工智能 AI
中金公司研報稱，2024年半導體及元器件整體處于景氣上行階段，預計2025年庫存、供需趨穩，AI云、端需求落地，國產要素迎來新周期。預計2025年AI換機潮有望拉動半導體設計板塊下游需求增長加快。看好AI驅動下的云、端側算力芯片需求擴容，個股alpha層面看好產品結構拓展對相關公司業績的拉動，并建議關注并購重組為部分賽道帶來的投資機會。預計2025年芯片制造的供需或將趨近平衡，產能利用率維持在合理水平；其中，先進制程制造的研發有望持續推進，帶動設備、零部件、材料和設計工具的發展。
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AI 半導體 算力芯片
12 月 12 日消息，谷歌今天（12 月 12 日）發布博文，宣布正式向 Google Cloud 客戶開放第六代 TPU Trillium，希望憑借大的計算能力、高效的性能和可持續特性，更好推動 AI 模型發展。Trillium TPU 是 Google Cloud AI 超級計算機（AI Hypercomputer）的關鍵組件，是一種突破性的超級計算機架構，采用了一個由性能優化的硬件、開放軟件、領先的機器學習框架和靈活的消費模型組成的集成系統。曾于今年 5 月有報道，在 I/O 開發者大會上，谷歌正
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谷歌 TPU 芯片 AI
據悉，亞馬遜（AWS）推出了第三代AI訓練芯片Trainum3，是首款采用3nm工藝節點制造的AWS芯片，首批實例預計將于2025年底上市。自從2018年推出基于Arm架構的CPU Graviton以來，亞馬遜一直致力于為客戶開發自研的芯片產品，Trainium是專門為超過1000億個參數模型的深度學習訓練打造的機器學習芯片。在2024年re:Invent大會上，AWS宣布Trainium2正式可用，其性能比第一代產品提升4倍，可以在極短的時間內訓練基礎模型和大語言模型。亞馬遜發起新挑戰亞馬遜將推出由數十
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亞馬遜 AI 芯片 微軟 OpenAI 英偉達
對于人工智能 (AI) 而言，任何單一硬件或計算組件都無法成為適合各類工作負載的萬能解決方案。AI 貫穿從云端到邊緣側的整個現代計算領域，為了滿足不同的 AI 用例和需求，一個可以靈活使用 CPU、GPU 和 NPU 等不同計算引擎的異構計算平臺必不可少。依托于 Arm CPU 的性能、能效、普及性、易于編程性和靈活性，從小型的嵌入式設備到大型的數據中心，Arm CPU 已經為各種平臺上的 AI 加速奠定了基礎。就靈活性而言，這對生態系統大有裨益的三個主要原因是，首先， Arm CPU 可以處理
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Arm AI 計算平臺
作者：Arm 高級首席工程師 Ed Miller人工智能 (AI) 應用正以前所未見的速度持續增長。有觀察家認為 AI 可以解決部分當前人類所面臨的嚴峻挑戰。然而，現在卻很少有開發者知道如何將 AI 應用在可持續發展上。為了彌合技術差距并支持可持續發展目標，Arm 與 FruitPunch AI 共同贊助了“AI for Bears 挑戰”。FruitPunch AI 教導大家如何應用 AI 來解決聯合國 17 項可持續發展目標中的實際挑戰。由來自全球各地的學員與專家組成 15 到 50 名工程師的團隊，
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