Nile入围CRN 2024科技创新奖决赛

Nile是企业AI网络和网络即服务(NaaS)的先驱者,今天宣布,CRN®(The Channel Company旗下品牌)将Nile列为2024年CRN科技创新奖的入围奖项。图片{ width=60% }


Nile因其Nile Access Service在企业网络类别中获得认可。
这一年度奖项展示了IT渠道中37个不同技术类别的创新供应商,涵盖从云到存储再到网络再到安全等领域。2024年的入围者是由CRN编辑组成的评审团选出的,他们审阅了数百家供应商提交的条目和解决方案提供商的推荐。杰出的创新是根据多个标准确定的,包括关键能力、独特性、技术创造力以及解决客户和合作伙伴需求的能力。
Nile公司的联合创始人兼首席执行官Pankaj Patel表示:“这一认可归功于Nile整个团队的辛勤工作和持续创新。Nile公司的志向绝不仅是对企业网络进行根本性的重新构想,以更好地满足当今IT领导人的需求。这意味着通过AI和自动化降低他们的运营负担,从第一天起确保他们的校园安全,并将其作为服务消费,从而降低整体总体拥有成本。像CRN这样领先媒体颁发的奖项证明了我们在推动这一转变方面取得的进展。”


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Datasaur整合Amazon Bedrock以降低AI项目成本

Datasaur,是一个专注于私有大规模语言模型(LLM)解决方案的亚马逊网络服务(AWS)合作伙伴网络(APN)成员,今天宣布其LLM Labs产品与Amazon Bedrock的整合。图片{ width=60% }


Amazon Bedrock是一个完全托管的服务,通过单一API提供了来自领先人工智能(AI)公司的高性能基础模型(FMs)选择,以及组织构建生成式AI应用所需的广泛功能,包括安全性、隐私性和负责任AI。此次整合使用户可以更轻松地评估和比较多个FMs在成本、质量和推理时间等关键指标上的性能。

Datasaur促进了私有LLM模型的训练和部署,这些模型可以无缝连接到组织的专有信息存储库。通过使用Datasaur的LLM Labs与Amazon Bedrock,公司可以对比不同的LLM模型,包括专有模型与开源模型,以及在Amazon Bedrock之外运行的模型。这意味着公司可以更灵活地验证其是否选择了符合其特定需求的正确模型。

Datasaur的LLM Labs与Amazon Bedrock整合的关键优势包括:

  • 降低成本:用户可以通过从专有 FMs 转向开源 FMs 来减少成本高达 70%。
  • 推理时间优化:对于时间敏感的工作流程,Datasaur使用户能够在质量和速度之间评估折衷。例如,用户可能会选择降低 15% 的质量以换取推理速度增加 5 倍。
  • 增强的数据安全性:注重安全性的用户可以连接自己的AWS API密钥,使数据保留在他们的AWS环境内,同时利用Datasaur的LLM Labs功能。
  • 非技术用户易用性:直观的界面旨在使主题专家(例如财务分析师、医疗专业人士)轻松访问并利用亚马逊的强大功能。

Datasaur首席执行官Ivan Lee表示:“通过将我们的NLP专业知识与AWS的AI服务整合,我们为客户提供了即时访问顶尖 FMs 的能力,加速他们的决策过程。”。
GLAIR首席执行官William Lim表示:“Datasaur的LLM Labs已将我们的模型开发流程从几周缩短到几个小时。现在,我们可以在不同项目中优化价格、价值和速度,灵活采用下一代模型。这种灵活性对我们的工作流程具有颠覆性影响。”

访问datasaur.ai/llm/llm-home,立即开始使用Datasaur和AWS构建您的私有LLM项目。

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Juniper Networks推出Ops4AI实验室和验证设计

加速价值实现,使用Juniper、AMD、Broadcom、Intel、NVIDIA进行AI配置的保证网络
Juniper Networks® (NYSE: JNPR),作为安全、AI本地化网络领域的领导者,今天宣布了首个也是最全面的多厂商实验室,用于验证端到端自动化AI数据中心解决方案和自动化运维,其中包括来自领先厂商的交换、路由、存储和计算解决方案,以及新的Juniper验证设计 (JVDs),可加速部署AI集群的时间到价值。图片{ width=60% }


此外,Juniper发布了新的关键软件增强功能,优化AI工作负载在以太网上的性能和管理。通过这些针对AI的运营 - Ops4AI - 举措,Juniper正在与广泛的基础设施生态系统合作伙伴密切合作,以通过最灵活、易管理的数据中心基础设施实现最佳AI工作负载性能。

作为Juniper AI本地化网络平台的关键组成部分,现有的为AI设计的网络解决方案包括具有AI优化的400G和800G QFX系列交换机和PTX系列路由器作为基础的脊柱-叶子数据中心架构。该解决方案通过行业领先的高性能防火墙进行保护,通过Juniper Apstra数据中心保障软件和Marvis虚拟网络助手 (VNA) 进行管理。Juniper Apstra 和 Marvis 提供了关键的 Ops4AI 能力,如意图导向网络、多厂家交换管理、应用 / 流 / 工作负载感知、AIOps 主动操作和 GenAI 会话界面。通过 Juniper 的完整为AI设计的网络解决方案,客户和合作伙伴可以降低AI训练作业完成时间 (JCTs),减少推理期间的延迟,提高 GPU 利用率,同时将部署时间缩短最多达 85%,并在某些情况下将运维成本降低最多达 90%。

为了进一步简化AI集群并最大化网络性能,Juniper新增了新的Ops4AI软件增强功能,共同为客户提供独特价值。今天宣布的增强功能包括:
AI 的网络自动调整: 利用来自路由器和交换机的遥测数据,使用Juniper Apstra 中的闭环自动化能力自动计算并配置拥塞控制的最佳参数设置,以提供AI工作负载的最佳性能。全局负载均衡: 利用网络中的拥塞热点 (即本地和下游交换机) 的端到端视图实时负载平衡AI流量,提供更低的延迟、更好的网络利用率和降低的JCT。从网络到智能网卡的端到端可见性: 提供对网络的端到端整体视图,包括来自 Nvidia (BlueField 和 ConnectX) 等的智能网卡。

行业首个多厂商 Ops4AI 实验室与生态系统合作并验证运营
开放性和合作是 Juniper 网络任务的核心,因为这是将AI数据中心从当前的早期采用者阶段推动至有效的大规模市场部署的唯一方式。实施端到端多厂商AI数据中心基础设施操作一直困难,导致垂直集成的AI数据中心解决方案受到供应商锁定和交付时间挑战。因此,Juniper 推出了行业首个Ops4AI 实验室,该实验室得到了 Juniper 合作伙伴生态系统的参与,包括 Broadcom、Intel、Nvidia、WEKA 和其他行业领导者。Ops4AI 实验室位于Juniper 的加州 Sunnyvale 总部,对所有符合条件的客户和合作伙伴开放,他们希望使用最先进的 GPU 计算、存储技术、基于以太网的网络布线和自动化运维来测试他们自己的AI工作负载。经过验证的以太网布线的Ops4AI Lab 测试提供了类似于基于InfiniBand的AI基础设施的性能。

希望在Juniper Ops4AI实验室中获得位置的用户应联系当地的Juniper Networks销售团队。

Juniper验证设计提供保证
Juniper验证设计是详细的实施文档,使新客户确信他们选择的解决方案和拓扑结构经过完善描述、经过良好测试并且可重复,从而实现更快的成功部署。所有JVDs都是经过验证的集成解决方案,根据特定平台和软件版本进行最佳实践设计的测试。

Juniper发布了首个专门针对AI数据中心的预验证蓝图,构建在Nvidia A100 和 H100 计算、Juniper生态合作伙伴的存储以及Juniper的数据中心脊柱和叶子交换机组合上。这个新的Ops4AI JVD将补充Juniper已有的自动化、安全数据中心的JVD,其中包括QFX和PTX脊柱、QFX叶子交换机、数据中心自动化,以及用于数据中心安全性的Juniper的SRX和vSRX/cSRX解决方案。

注册7月23日的首屈一指的虚拟网络与AI活动
组织受邀参加7月23日的Juniper 的抓住AI时刻虚拟活动,与 CUBE 的 Bob Laliberte 和 Juniper AI 专家一起深入探讨快速发展的AI数据中心生态系统,AMD、Broadcom、ePlus、英特尔、WEKA 和AI数据中心最终用户 Deutsche Bahn 和 PayPal 参与。与会者可以了解这些杰出的行业领袖和客户是如何创建今天和未来专为高性能AI数据中心设计的可持续解决方案。

支持引述
“DeepL的使命是打破各地企业的语言障碍,全球有超过十万家企业信任我们为他们的翻译提供动力。为了满足我们业务的不断变化需求,我们需要一种能提供更高吞吐量、可扩展性、出色可靠性以及合理总体拥有成本的数据中心网络。Juniper的QFX交换机在增强我们的AI工作负载方面发挥着核心作用,为我们在整个基础设施上有效地运行计算需求密集的任务提供了坚实的网络基础。”– 引导Simon,DeepL工程总监
“最优秀的总是会胜出,计算、存储、网络和AI数据中心操作也是如此。Juniper在Ops4AI实验室、验证设计和新的促销计划中进行了重大投资,以使我们的客户和合作伙伴在构建完整的GenAI解决方案时拥有最大选择、灵活性和稳定性。现在是建立高性能、低延迟、多厂商AI数据中心解决方案的最佳时机。这些解决方案的部署和运行既简单又快速,成本经济。”– Praveen Jain,Juniper Networks AI和数据中心高级副总裁兼总经理
“基于以太网协议正在发展基于企业AI部署增长需求的新型网络、计算和存储生态系统,这将导致AI基础设施供应商格局的变化。IDC估计,生成式AI数据中心以太网交换市场在2028年将达到约90亿美元,复合增长率约为70%。Juniper 的方法恰到好处地迎合了市场需求。”– Vijay Bhagavath,IDC云和数据中心网络研究副总裁
“真正普及和高效的AI基础架构依赖于基于标准的技术、开源软件以及通过超级以太网联盟等组织进行的行业范围内合作。AMD、Juniper和我们的生态系统合作伙伴汇集了在创建和部署高性能、低延迟网络解决方案方面的丰富经验,以提供AI创新。”– Steve Scott,AMD网络和系统架构公司资深研发工程师
“以太网是AI集群的事实标准网络解决方案,在性能、可伸缩性、可靠性、经济性、易用性和开放互操作性等所有指标上都表现出色。Juniper的Ops4AI实验室展示了我们对以太网网络在AI方面的卓越信心。我们非常感谢Juniper在这一关键领域的开拓性领导。”– Ram Velaga,Broadcom核心交换集团高级副总裁兼总经理
“生成式AI是一个高度苛刻的数据中心工作负载,AI加速器 (xPUs) 处于其中心。成功的AI解决方案依赖于计算与高性能网络和存储的开放、合作集成,以实现可靠、低延迟的AI训练和推理。英特尔正在将AI带给企业的各个领域,从PC到数据中心再到边缘,我们很高兴能与Juniper合作,因为他们在以太网网络方面的创新对于互联大型AI集群、优化作业完成时间至关重要。”– Justin Hotard,英特尔数据中心与AI集团执行副总裁
“在ePlus,提供自动化、易部署、可扩展和可管理的数据中心网络解决方案是我们的首要任务之一,尤其是在我们协助客户支持他们的AI项目方面。作为解决方案合作伙伴,Juniper的AI优化网络与我们的 READI 网络架构 (抗击弹性、高效、灵活、防御性、智能) 以及我们的AI Ignite 战略完美契合,为我们的计算和存储解决方案之间提供连接桥梁,实现性能、速度和效率上的无缝连接。”– Ken Farber,ePlus软件、战略、联盟和营销总裁

其他资源
由 Amit Sanyal 撰写的博客:Ops4AI加速高性能AI数据中心的时间到价值,同时最大限度减少运营成本和头疼。

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Avallano发布ProtocolCopilot™

Avallano推出了ProtocolCopilot™,这是一款创新的基于人工智能的临床研究协议助手,旨在改变生物制药公司和临床研究机构处理复杂临床试验协议的方式。图片{ width=60% }


ProtocolCopilot利用先进的人工智能技术简化了理解和遵守临床研究协议的流程。通过提供聊天机器人界面,确保用户可以轻松获取重要的协议信息,而无需浏览繁琐的文件。ProtocolCopilot™的主要功能包括:

  • 使用AI提供信息检索:利用先进的人工智能摄取、处理和回答关于协议的具体问题,消除了手动搜索和超链接导航的必要性。
  • 增强的可用性:直接回答用户的问题,使他们可以跳过扫描冗长文件的耗时过程。
  • 记忆提醒:帮助用户轻松回忆特定的协议程序。
  • 用户友好的学习:为用户提供一个引人入胜且直观的平台,让他们熟悉协议细节,提升整体用户体验。
  • 合规支持:促进遵守适当的程序、包含/排除条件以及与药物相关的问题,特别是在紧张的时间表和繁重的工作负荷下。
  • 移动设备可访问性:为繁忙的研究人员提供方便的随时参考解决方案。
  • 可定制的输出:可以定制为以多种语言和适当的阅读水平提供答案,满足各种用户需求。
  • “正确的AI”保证:实施严格的流程,以确保回答基于事实、协议为基础且准确无误。

通过ProtocolCopilot,临床研究专业人士可以更多地关注关键任务,而不是被广泛的协议文件所困扰。这个工具对于经常被管理大量研究同时段所压倒的研究站点工作人员尤为有益。

Avallano正在寻找早期合作伙伴测试和部署ProtocolCopilot™。要了解更多信息或请求演示,请联系Jillian Stamatis。



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60刀亿砸向无人机,800个AI项目并行。美国启动「曼哈顿计划2.0」,AI进入奥本海默时刻?

文章来源:新智元

【导读】曼哈顿计划2.0来了?截止目前,美国军方已经拥有800多个活跃的AI项目,仅在24年就为AI申请了18亿美元的资金。


在未来五年内,美国还将拨款60亿美元,用于无人协作战斗机的研发。现在,AI似乎已经进入了奥本海默时刻。

人工智能,已经进入奥本海默时刻。现在,AI武器不断被用于军事用途,相关行业正在蓬勃发展。价值数十亿美元的AI军备竞赛,已经吸引了硅谷巨头和世界各地的国家。世界各地日益加剧的冲突,既是AI战争的加速器,也是试验场。各国军队都对AI有着极大的兴趣,而且,这一领域目前还缺乏监管。

而美国军方,已经拥有了800多个活跃的AI项目,仅在2024年,就已经在预算中为AI申请了价值18亿美元的资金。在世界各地军队和政府中扎根的AI,很可能在根本上改变社会,改变技术,改变战争。

无人机广告成真

在近距离的城市战斗中,一队士兵正在遭受火箭弹的攻击。其中一人通过无线电拨打电话,不久后,配备炸药的一队小型自主无人机飞来。这些自杀式无人机飞进建筑物中开始扫描敌人,找到目标后,就会根据命令引爆。以上这个画面,来自武器公司Elbit的广告,来宣传AI无人机能怎样「最大限度地提高杀伤力和战斗节奏」。

现在,Elbit开发的技术,已经越来越多地进入现实世界。新美国安全智库中心执行副总裁兼研究主任Paul Scharre表示:「随着时间的推移,我们…

美国斥资10亿美元,用于「复制者计划」

虽然AI发展是近几年才迎来投资的激增,但战争中自主武器系统的发展,最早可以追溯到几十年前。当然,这些进展很少出现在公众讨论中,而是少数学者、军事战略家研究的课题。但是现在…

科技公司纷纷签订巨额合同

同时,军事上对AI和自主性日益增强的需求,帮科技公司和军火商们纷纷赢得了巨额订单。Anduril是一家开发自主攻击无人机、无人战斗机和水下航行器的公司,正在筹集全新一轮风投,…

5月,五角大楼宣布授予Palantir一份价值4.8亿美元的合同,用于帮助识别敌方目标的AI技术。目前,Palantir的技术已经在几次军事行动中使用。

Palantir参与了美国陆军的「第一辆AI定义的车辆」。

Anduril和Palantir,分别以《指环王》中的圣剑和魔法石命名,而这两家公司,只是国际AI战争淘金热的一小部分。Helsing凭借AI防御软件筹集了近5亿美元的资金,并在本月估值达到了…

Helsing凭借其人工智能防御软件筹集了近5亿美元资金,本月估值达54亿美元。与过去几年相比,大型科技公司也更愿意接受国防工业及其对AI的使用了…


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【EDCON周边活动】日本AI+Web3.0的创新和机遇活动即将开启

在日本EDCON2024即将来临之际,BytomDAO将在东京举办一场以“日本AI+Web3.0的创新和机遇”为主题的EDCON周边活动。本次活动将包含两个圆桌讨论:“L2现状与新叙事”和“全球AI+Web3.0发展格局与展望”,以及一个主题演讲:“ETH华语社区发展现状”。


活动邀请了来自众多知名机构的重磅嘉宾,如Skyland Venture、IOSG、ETHPanda、LXDAO、浙大链协和Jsquare。此外,许多优质项目的伙伴——如Starknet和Talentverse,也将参与其中。

EDCON作为全球以太坊社区发展峰会,备受瞩目。本次日本EDCON更是吸引了包括Vitalik在内的众多重磅嘉宾,共同探讨和推动以太坊生态系统的发展。

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OpenAI正在悄悄研发代号“草莓”的神秘项目,其能力或已达到博士水平

为了在飞速发展的人工智能领域保持领先地位,OpenAI正在秘密研发一种新的AI模型,代号为“草莓”。

这一消息来自路透社和一位知情人士透露的内部文件。


这家由微软支持的初创公司以其ChatGPT产品而闻名,目前正全力展示其模型具备的高级推理能力,这可能会成为AI技术的一大飞跃。

01.“草莓”项目内部一览

根据路透社5月份看到的一份最新内部文件,OpenAI团队正在深入研究“草莓”项目。虽然该文件的确切时间线尚不清楚,但它概述了OpenAI利用“草莓”进行高级人工智能研究的计划。

该项目被称为“正在进行中”,即使在公司内部也一直处于保密状态。“草莓”的目标是让人工智能不仅能生成答案,还能自主、可靠地浏览互联网,进行OpenAI所称的“深度研究”。

“这是迄今为止人工智能模型无法实现的。”消息人士指出了该项目的雄心勃勃。

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在被问及“草莓”和这篇报道中的细节时,OpenAI的一位发言人在一份声明中说道:“我们希望我们的人工智能模型能像我们一样看待和理解这个世界。持续研究新的AI能力是业界的普遍做法,我们的共同信念是,随着时间的推移,这些系统的推理能力将不断提高。”

但这位发言人没有直接回答有关“草莓”的问题。

02.从Q到“草莓”推理新时代

有消息称,“草莓”是前一个名为Q的项目的继任者。

据两位知情人士透露,OpenAI内部已将Q视为一项突破,因为它能够回答复杂的科学和数学问题,超越了目前大多商业化模型的能力。

据彭博社报道,在今年的一次内部全体会议上,OpenAI展示了一个研究项目,展示了新的类人推理能力。

虽然路透社无法证实所展示的项目是否为“草莓”,但这与该公司一直以来为增强人工智能推理能力所做的努力不谋而合。

OpenAI首席执行官奥特曼强调了推理在AI中的重要性,他在今年早些时候表示,“最重要的进步领域将围绕推理能力展开”。

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03.人工智能推理的挑战

研究人员认为,提高人工智能模型的推理能力是实现人类或超人级智能的关键。虽然大型语言模型可以高效地总结文本和撰写文章,但它们在常识性问题和逻辑任务上会经常失误,导致所谓的“幻觉”或生成错误信息。

根据AI研究人员的描述,推理涉及人工智能规划、理解物理世界和解决多步骤问题的能力。

OpenAI的“草莓”项目旨在通过采用专门的后期训练过程来克服这些挑战。这包括在大量数据集上对人工智能模型进行预训练后,对其进行微调。

据一位知情人士透露,“草莓”的方法与斯坦福大学的“自学推理”(STaR)有相似之处,后者允许人工智能模型迭代地创建自己的训练数据,有可能使它们达到更高的智能水平。

STaR的创造者之一、斯坦福大学教授Noah Goodman评论说:“我认为这既令人兴奋,又令人恐惧……如果事情继续朝着这个方向发展,作为人类,我们就有一些严肃的事情需要思考了。”

04.长任务规划和自主研究

“草莓”项目雄心勃勃的目标之一是能够执行长期任务(LHT),这要求人工智能在较长时间内计划并执行一系列行动。

内部文件显示,OpenAI正在一个“深度研究”数据集上训练和评估模型,以实现这些能力。

虽然该数据集的具体内容和延长时间仍未披露,但目标很明确:让人工智能能够在计算机使用代理(CUA)的帮助下自主开展研究,并根据研究结果采取行动。

05.竞争激烈的人工智能产业

在增强人工智能推理能力方面,OpenAI并非孤军奋战。谷歌、Meta和微软等大型科技公司以及众多学术实验室也在探索各种技术,以提高人工智能的推理能力。

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然而,对于大型语言模型能否在预测中纳入长期规划和高级推理,人们的看法却不尽相同。Meta的现代人工智能先驱YannLeCun就经常对大语言模型(LLM)能否实现类人推理的能力表示怀疑。

“草莓”代表了OpenAI战略的重要组成部分,旨在解决当前AI模型的局限性。通过开发更先进的推理能力,OpenAI旨在为人工智能开启新的可能性,从科学发现到创建新的软件应用。

同时,该公司一直在向开发者和合作伙伴发出信号,表示即将发布推理能力显著增强的技术。

“草莓”的开发包括微调等后期训练方法,其中涉及人类反馈和迭代学习过程。这些技术旨在完善人工智能模型,提高它们在特定任务中的表现。

通过“草莓”技术取得的进步可以重新定义人工智能的能力,并为这些模型所能达到的目标设定新的标准。

虽然前进的道路充满挑战,但潜在的回报也是巨大的,预示着一个智能、自主的人工智能系统的新时代即将到来。

用OpenAI发言人的话来说,“我们希望我们的人工智能模型能像我们一样看待和理解这个世界。如果‘草莓’项目取得成功,我们就离实现这一愿景更近了一步。”

OpenAI引入了一个五级系统来跟踪其在实现通用人工智能(AGI)的进展。这些等级从代表当前对话式人工智能的第1级,到设想能够管理和执行整个组织工作的第5级,涵盖了不同层次的AI能力。

下面是OpenAI划定的五个人工智能等级:

  1. 聊天机器人:具备对话语言的AI
  2. 推理者:具备人类水平的问题解决能力
  3. 代理者:能够采取行动的系统
  4. 创新者:能够帮助发明创造的AI
  5. 组织者:能够完成组织工作的AI

OpenAI认为“草莓”正在接近第2级,这一级涉及解决问题,类似于不借助工具的博士水平。该框架旨在提供一种结构化的方法来理解和开发人工智能系统,从而最终超越人类智能。

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AI争霸战开启!OpenAI急建10万块GB200超算,马斯克10万块H100月末开训

为了抵达AGI,全世界的公司们准备要烧掉所有的GPU!Information独家报道称,OpenAI的下一个超算集群,将由10万块GB200组成。这可用上了英伟达迄今为止最强的AI芯片。


另一边,xAI也在打造号称「世界上最大超算集群」,由100k H100组成,并将在本月末投入训练。在马斯克最新帖子中,针对报道——xAI与甲骨文终止服务器交易谈判,立即做出了回应。

他表示,xAI已经向甲骨文购买了24000块H100,并在这些芯片上训练的Grok 2。

Grok 2目前正在进行微调、错误修复,预计下个月准备就绪发布。

与此同时,xAI也在自行建设10万块H100搭建的集群,目标是实现最快的训练完成时间,计划本月晚些时候开始训模型。

这将成为世界上最强的训练集群,优势不言而喻。

我们决定自行建设10万块H100芯片系统,以及下一代主要系统的原因是,我们的核心竞争力取决于能否比其他AI公司更快。这是赶上竞争对手的唯一途径。

甲骨文谈崩,百亿美元打水漂
今年5月,Information曾报道,xAI一直在讨论一项多年协议,即从甲骨文租用英伟达AI芯片。

这笔交易预计高达100亿美元,却因一些问题陷入僵局。其中就包括,马斯克要求超算建造的速度,完全超越了甲骨文勺想象。还有甲骨文勺担心xAI首选地点没有足够的电力供应。

为了改变这一现状,只能依靠自力更生了。

现在,xAI在田纳西州孟菲斯市,正建起自己的AI数据中心,其中用到了Dell和Supermicro出货的英伟达芯片。

根据参与谈判的人士透露,甲骨文并没有参与这个项目。其实,在此之前,xAI已经从甲骨文租用了许多英伟达芯片,成为这家云计算GPU供应商最大的客户之一。

尽管更广泛的谈判失败,但这项协议目前仍将继续。

从马斯克最新回应中,可以看出,甲骨文芯片数量已经从5月份的16000块增长到了24000块。

10万块H100串联
不过,马斯克依旧希望建造一台配备10万块英伟达GPU的超级计算机,将其称为「Gigafactory of Compute」。

他表示,xAI需要更多的芯片,来训练下一代AI模型——Grok 3.0。

老马在5月曾向投资者表示,希望在2025年秋季之前让这台超级计算机运行起来,而且他将个人负责按时交付超级计算机,因为这对于开发LLM至关重要。

他多次公开称,10万个H100组成的液冷训练集群,将在几个月后上线。

之所以Grok模型迭代至关重要,因其为X社交应用订阅套餐的一部分,起价为每月8美元,包含了各种功能。

就在上周,xAI还发布了马斯克和其他员工,在数据中心合照。照片后背景中,摆满了服务器。

虽然帖子中,并没有指明位置。但在6月的时候,Greater Memphis Chamber的主席表示,xAI正在孟菲斯的伊莱克斯工厂建造一台超算。

位于田纳西州孟菲斯的新xAI工厂的公用设施布局

戴尔公司CEO Micael Dell表示,戴尔正帮助xAI建立一个数据中心。

另外,Supermicro的CEO Charles Liang还曾发布了一张自己与马斯克在数据中心的合影,也证实这家公司和xAI的合作关系。

值得一提的是,上个月马斯克宣布xAI已经完成,惊人的60亿美元B轮融资,公司估值达到240亿美元。

B轮融资的投资者包括Andreessen Horowitz、红杉资本、Valor Equity Partners、Vy Capital和Fidelity Management&Research等8位投资者。

他个人表示,最新一轮融资中,大部分资金将投入到算力建设之中。

显然,xAI建设的超算项目,是其追赶OpenAI努力的一部分。

10万块GB200超算,两年租用50亿美金
其实,另一边,OpenAI也在马不停蹄地加速研发速度,不敢有一丝懈怠。

两位知情人士透露,甲骨文与微软的交易,涉及一个由10万块英伟达即将推出的GB200芯片组成的集群。

等这一超算建成之时,马斯克10万块H100也就不算什么了。

有网友对此惊叹道,集群中英伟达GB200芯片数量,大致相当于英特尔80286处理器中的晶体管数量 我很惊讶在我的有生之年能看到这一幕。

还有人对此分析道,「GB200的训练性能将是H100的4倍」。

GPT-4是在90天内用25,000个A100(H100的前代产品)训练出来的。

所以理论上你可以用100,000个GB200在不到2天内训练出GPT-4,尽管这是在理想条件下,可能并不完全现实。

但这确实让人不禁想象,他们用这个超级计算机集群在90天内能训练出什么样的AI模型,而这个集群预计将在2025年第二季度投入运行。

在GTC 2024大会上,老黄曾介绍道,H100比A100要快4倍,B200比H100快3倍。

据熟悉GPU云定价的人士称,假设两家公司签署了一份多年期协议,那么租用这样一个集群的成本可能会在两年内达到50亿美元左右。

这一集群,预计在2025年第二季度准备就绪。

甲骨文将从英伟达购买芯片,然后租给微软,微软再把芯片提供给OpenAI。毕竟,这已经成为微软和OpenAI互利互惠一贯的做法了。

微软向OpenAI投钱,作为回报,获得OpenAI新模型的访问权。

根据参与规划的人士称,甲骨文计划将这些芯片放在德克萨斯州阿比林的一个数据中心。

这笔交易同时表明,微软自己还无法获得足够的英伟达芯片。

而且,云计算供应商之间相互租用服务器的情况,其实并不常见,但对英伟达芯片的强烈需求,才导致了这场不寻常的交易。

去年,微软曾与CoreWeave达成了类似的租用服务器协议,以增加英伟达服务器的容量。

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人形机器人,A轮即被锁定!

文章来源:创投日报
记者 | 敖瑾

通用机器人公司逐际动力完成A轮融资,投资方包括招商局创投、尚颀资本等;而今年5月工商变更信息显示,阿里巴巴旗下投资平台成为逐际动力新增股东;尽管人形机器人行业在一笔笔大额融资中显得烈火烹油,但实际上这个风口行业仍处在早期发展阶段。

创投日报记者今日获悉,通用机器人公司逐际动力完成A轮融资,领投方为招商局创投、尚颀资本,老股东峰瑞资本、绿洲资本以及明势资本继续加持。


目前,本轮融资尚未在工商信息中体现。而就在今年5月,创投日报记者曾报道,工商变更信息显示,阿里巴巴旗下投资平台成为逐际动力新增股东,持有后者18.78%的股份,是仅次于创始团队的第二大股东。

可以看到,逐际动力本轮融资获得了不少产业资本的青睐。对此, 逐际动力创始人张巍表示,公司A轮融资从一开始就锁定产投方,“因为场景就是时间、就是资金、就是技术,通用人形机器人的AI时代更需要科技公司懂场景。”

公司方面进一步对创投日报记者表示,接下来公司将重点推进人形机器人运动智能基础模型的建立。“要实现人形机器人的泛化能力,特别是操作上的泛化,我们认为关键在于用大量的运动数据进行预训练,然后在场景中进行微调。这将大幅提高算法迭代速度,出来的运动效果也更加稳定。”

人形机器人企业绑定主机厂

上汽集团企业的投资平台——尚颀资本的出手,无疑是逐际动力本轮融资的一大焦点。可以看到,截至目前,已有不少车企通过或亲自下场或对外投资的方式,投身到本轮人形机器人发展的火热浪潮当中。

事实上,最早掀起人形机器人在全球范围的热潮,就是知名新能源车企特斯拉。国内方面,蔚来汽车在2023年也组建了一个人形机器人“战队”,主要关注人形机器人的底层技术;小鹏此前也发布了自研人形机器人PX5;比亚迪则通过股权投资智元机器人,参与到了人形机器人产业当中。

车企对人形机器人的关注,除了有基础技术层面的能力迁移考量外,落地应用场景也是一个重要原因。

“人形机器人第一股”优必选,今年2月就发布了一条其工业版人形机器人Walker在新能源车厂首次实训的视频。

在今年4月举行的中国人形机器人生态大会上,蔚来汽车前…

更多内容请查看原文:人形机器人,A轮即被锁定!

特别声明:文章内容仅供参考,不构成投资建议。投资者据此操作风险自担。



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60刀亿砸向无人机,800个AI项目并行。美国启动「曼哈顿计划2.0」,AI进入奥本海默时刻?

来源:新智元

【导读】曼哈顿计划2.0来了?截止目前,美国军方已经拥有800多个活跃的AI项目,仅在24年就为AI申请了18亿美元的资金。


在未来五年内,美国还将拨款60亿美元,用于无人协作战斗机的研发。现在,AI似乎已经进入了奥本海默时刻。

人工智能,已经进入奥本海默时刻。
现在,AI武器不断被用于军事用途,相关行业正在蓬勃发展。
价值数十亿美元的AI军备竞赛,已经吸引了硅谷巨头和世界各地的国家。
世界各地日益加剧的冲突,既是AI战争的加速器,也是试验场。各国军队都对AI有着极大的兴趣,而且,这一领域目前还缺乏监管。

而美国军方,已经拥有了800多个活跃的AI项目,仅在2024年,就已经在预算中为AI申请了价值18亿美元的资金。
在世界各地军队和政府中扎根的AI,很可能在根本上改变社会,改变技术,改变战争。

无人机广告成真
在近距离的城市战斗中,一队士兵正在遭受火箭弹的攻击。
其中一人通过无线电拨打电话,不久后,配备炸药的一队小型自主无人机飞来。
这些自杀式无人机飞进建筑物中开始扫描敌人,找到目标后,就会根据命令引爆。
以上这个画面,来自武器公司Elbit的广告,来宣传AI无人机能怎样「最大限度地提高杀伤力和战斗节奏」。
现在,Elbit开发的技术,已经越来越多地进入现实世界。
新美国安全智库中心执行副总裁兼研究主任Paul Scharre表示:「随着时间的推移,我们可能会看到人类将更多判断力让给机器。」
「如果我们在15或20年后回过头来看,会意识到我们已经越过了一个非常重要的门槛。」

2023年,一架集成AI的无人机在探测爆炸装置

美国斥资10亿美元,用于「复制者计划」
虽然AI发展是近几年才迎来投资的激增,但战争中自主武器系统的发展,最早可以追溯到几十年前。
当然,这些进展很少出现在公众讨论中,而是少数学者、军事战略家研究的课题。
但是现在,公众对AI的关注度不断提高。武器是否真正「自主」,也成为热议的话题。
在专家和研究人员看来,我们可以把「自主」理解为一个范围,而非简单的二元概念。
但他们普遍认为,如今机器能够比以往任何时候在没有人类输入的情况下,做出更多的决策。

而且,大量的资金也在疯狂涌入公司和政府机构,它们承诺:AI可以让战争变得更智能、更便宜,也更快。
五角大楼计划,到2025年斥资10亿美元用于其「复制者计划」。这项计划的目标是开发大量无人驾驶作战无人机,利用AI来寻找威胁。
在未来五年内,美国空军计划拨款约60亿美元用于无人协作战斗机的研发,从而建立一支由1000架可自主飞行的AI战斗机组成的机队。
近年来,美国国防部还筹集了数亿美元,来资助名为Project Maven的秘密人工智能计划,这项计划重点在自动目标识别和监视等技术。

英国士兵在演习时使用AI

科技公司纷纷签订巨额合同
同时,军事上对AI和自主性日益增强的需求,帮科技公司和军火商们纷纷赢得了巨额订单。
Anduril是一家开发自主攻击无人机、无人战斗机和水下航行器的公司,正在筹集全新一轮风投,预计估值125亿美元。
Anduril的创办者Palmer Luckey是一名31岁的亿万富翁,他今年已经和五角大楼签订了一份合同,用于建立无人驾驶战机项目。
硅谷亿万富翁Peter Thiel,也创立了一家技术和监控公司Palantir。它已经参加了美国陆军「第一辆人工智能定义的汽车」等AI项目。

5月,五角大楼宣布授予Palantir一份价值4.8亿美元的合同,用于帮助识别敌方目标的AI技术。
目前,Palantir的技术已经在几次军事行动中使用。

Palantir参与了美国陆军的「第一辆AI定义的车辆」
Anduril和Palantir,分别以《指环王》中的圣剑和魔法石命名,而这两家公司,只是国际AI战争淘金热的一小部分。

Helsing凭借AI防御软件筹集了近5亿美元的资金,并在本月估值达到了54亿美元。
同时,Elbit Systems在3月的一份财务文件中披露,公司已于2023年签订了7.6亿美元的弹药合同。并且,在过去一年里,收入达到了60亿美元。

Helsing凭借其人工智能防御软件筹集了近5亿美元资金,本月估值达54亿美元
与过去几年相比,大型科技公司也更愿意接受国防工业及其对AI的使用了。
在2018年,谷歌员工曾抗议该公司参与军方的Project Maven,认为这违反了伦理和道德责任。当时迫于压力,谷歌断绝了和该项目的合作。
然而此后,谷歌又和某国政府达成了一项价值12亿美元的协议,为其提供云计算服务和AI功能。
今年,因为一些员工抗议军事合同,谷歌解雇了数十名员工。而CEO劈柴直言不讳地告诉员工:「这是一门生意」。

2022年,亚马逊同样发生了类似的员工抗议,同样地,公司并没有改变政策。

双重黑箱
研究人员警告说,随着大量资金流入国防技术领域,许多公司和技术的运营透明度和问责度极低。
一旦产品意外失效,结果就是致命的,但这些军火商通常对此并不负责。
而且,美国国家安全机构的保密倾向也意味着,公司和政府没有义务公开这些系统如何运作的细节。
当政府采用了秘密、专有的AI技术,将其置于国家安全的隐秘世界中时,就会形成弗吉尼亚大学法学教授Ashley Deeks所称的「双重黑箱」。
这种情况下,公众很难知道这些系统是否正确或符合道德地运作。而且,通常来说会留有很大的错误空间。
美国安全智库中心的Scharre表示:「我在商业领域见过很多关于AI的炒作,『AI』这个词在到处被滥用。一旦你深入了解,就会发现它可能并不像广告宣传的那样复杂。」

活动人士在德国柏林的勃兰登堡门前举行抗议,要求「阻止杀手机器人」

人在回路
虽然公司和国家军队不愿透露他们系统的具体运作细节,但他们确实参与了很多辩论,关于AI系统的道德责任和监管。
比如,外交官和军火商普遍认为,决策过程中应该始终有「人类参与」,而不是完全交由机器控制。
然而,对于如何实施人类监督,各方却鲜有共识。
「每个人都能认同这个概念,但同时每个人又对它在实际中的意义有不同看法,」里士满大学的法律教授兼自主战争专家、DARPA的首位访问学者Rebecca Crootof说。
「在实际的指导技术设计决策方面,这个概念并不是那么有用。」
抗议者聚集在英国莱斯特的Elbit System工厂门外
此外,人类心理和问责制的复杂性,给「人在回路」的高层讨论带来了更多麻烦。
研究人员经常引用的一个例子就是自动驾驶汽车,在必要时,人类必须重新控制车辆,来实现「人类参与」。
但是,如果自动驾驶汽车犯了错,或者使得人类做出错误决策,把责任归咎于驾驶员公平吗?
再具体一点,如果自动驾驶汽车在撞车的前几秒钟,将控制权交给了人类,这种情况下谁该负责?
美国安全智库中心的Scharre指出了一件有趣的事:我们有时会让人类坐在驾驶舱上,这样出事时我们就可以找到人担责了,这就是所谓的「道德缓冲区」。

如何监管,众说纷纭
在今年四月底于维也纳举行的一次会议上,来自143个国家的国际组织和外交官齐聚一堂,讨论在战争中使用人工智能和自主武器的监管问题。
多年来,联合国安理会都未就此达成任何全面性条约。
相比全面禁掉自主武器,奥地利外长Alexander Schallenberg的呼吁要温和得多——「至少我们该做出最深远、最重要的决定——谁生谁死仍然掌握在人类手中,而不是机器手中」。

关于「禁止特定类型的自主武器系统」,国际红十字会和停止杀手机器人组织已经呼吁了十来年了。
阻止杀手机器人组织的经理Catherine Connolly表示:「我们看到大量资金投入自主武器和AI瞄准系统等技术,这让人非常担忧。」
如今,情况愈发紧迫。
军备控制倡导者们也承认,留给争取监管的时间不多了。
某组织危机、冲突和军备部门的副主任Mary Wareham表示,「我们曾经呼吁对全自主武器系统进行预防性禁止,而现在,我们已经不再使用『预防性』这个词,因为我们离自主武器已经非常近了。」
而对于增强监管的呼声,遭到了美国等国家以及军火商的反对。
Anduril的创始人Luckey模糊地承诺在公司的技术中保持「人类参与」,但公开反对对自主武器的监管和禁令。
Palantir的CEO Alex Karp则多次提到,我们已经到达了奥本海默时刻。

一架集成AI的无人机正在排雷
专家表示,这种缺乏监管的问题不仅仅是自主武器独有的现象,而是国际法律体系普遍面临的难题。
但很多人担心,一旦这些技术被开发出来并整合到军队中,它们就会长期存在,并且更加难以监管。
「武器一旦被用于军事中,就更难放弃,因为他们已经依赖它。」美国安全智库中心的Scharre说。「这已经不仅仅是金融投资了。」
如果自主武器和AI的发展像其他军事技术一样,它们的使用也很可能会逐渐渗透到国内执法和边境巡逻机构中,从而进一步巩固这种技术。
「很多时候,战争中使用的技术最终会回到国内。」 Connolly说。

参考资料:
https://www.theguardian.com/technology/article/2024/jul/14/ais-oppenheimer-moment-autonomous-weapons-enter-the-battlefield

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