一夜暴富50亿,老黄新晋「流量明星」!英伟达市值破3万亿,超越苹果成全球第二

英伟达,已成世界上第一家市值突破3万亿美元的芯片公司!老黄的个人财富,也随之一夜暴增50亿美元!英伟达超越苹果,意味着硅谷的一大转变。华尔街也在此刻做出预言:「英伟达也将超越微软,这大概率已成定局。


3万亿美元,英伟达市值再次创造历史!当地时间周三,股价涨超5%。现在的英伟达,已经成为全球第二大市值最高的公司,超越苹果,仅次微软。距离世界第一,仅差一步之遥。

而上一次英伟达市值首超苹果,还是2002年。当时,两家公司的市值不到100亿美元。10年前,苹果的市值是英伟达的53倍。英伟达市值超越苹果,标志着硅谷一大历史时刻的分水岭。

彭博称,今年以来,英伟达上涨了约147%,市值共增加了约1.8万亿美元。凭借出售「AI军火」,英伟达从此走向人生巅峰。而且丝毫也不给对手留下喘气的机会。

根据彭博亿万富翁指数,周三这一波股票上涨,也让老黄的财富原地增加50亿美元,达到1074亿美元。查看更多

Blackwell Ultra(2025年),Rubin(2026年),Rubin Ultra(2027年)。当然了,乘着这波AI红利,英伟达员工也是赚到了。一位英伟达员工自曝,自己曾面试了94次,最终被公司录用。网友表示,对于英伟达的员工来说,年薪41万美元并不高。有趣的是,股价的上涨,让其薪酬在短短一年内增加了10万美元。这说明了,若想实现财富自由,选对公司也很重要。

英伟达并没有任何放慢脚步、让对手迎头赶上的迹象。在最近的演讲中,老黄表示,生成式AI的兴起是一场全新的工业革命,随着该技术转向PC,英伟达发挥的作用将越来越重要。华尔街也同样这么认为。

CFRA Research的高级股票分析师Angelo Zino表示,「我们从一开始,就预见到了这种剧变。」而在老黄的演讲结束之后,Zino表示,这种「可见性的提高」,是金融圈最乐于见到的,而且「GPU/CPU/网络方面的蓬勃,让这种共识性的预期愈加上升了。」作为全球大量AI支出的最大受益者,英伟达离「全球最有价值公司」这一称号,已经越来越近。在华尔街看来,英伟达超越微软只是时间问题。查看更多

对比明显的是,被英伟达超越的苹果,今年的股价则一直在苦苦挣扎。随着投资者的信心慢慢改善,苹果的股价最近才在2024年转为正值。应景的是,马斯克也转发了一把这个消息,并发出惊呼「Wow」。查看更多

让老黄的发家「铲子」怎么卖?虽然我们总是会被芯片本身的规格和性能所吸引,无论是H100、GB200超级芯片,还是Blackwell Ultra系列。但需要记住的一点是,这些可不是能直接从货架上挑选的单独的「商品」——英伟达的高端加速器加速器不是PCIe卡,而是整个平台!换句话说,你不能只买一张B100或B200,因为它们是Nvidia DGX或HGX平台的一部分,以八个一组的形式出现。因此,英伟达的路线图不仅涵盖了CPU和GPU,还包括支持大规模部署所需的系统和集群网络。Blackwell系列的新成员是计划于2025年推出的Ultra GPU和Spectrum Ultra以太网交换机。紧接着,英伟达将在2026年发布新的GPU架构「Rubin」,以及新的CPU架构「Vera」。除了新的计算架构,英伟达还计划推出1.6 Tbps的InfiniBand和以太网交换机以及相应的ConnectX-9 SuperNIC。同时,NVLink 6交换机的带宽将从目前的1.8 TBps翻倍到3.6TBps。查看更多

「AI工厂」建起,80% GPU市场份额。几天前,老黄在ComputeX会上,做了这么一个形象的类比:19世纪90年代末期,Nikola Tesla发明了交流发电机(AC generator),而英伟达现在发明了AI发电机(AI generator)。AI发电机生成的是token,几乎可以应用到每个行业,这将开启一场全新的工业革命。而现在,老黄还建造了「AI工厂」。5月份公布的第一季度营收显示,英伟达在数据中心AI芯片领域占据了80%市场份额。大型云供应商为此投入了数十亿美元。而GPU销售在内的数据中心业务,在最近一个季度收入同比增长427%,至226亿美元。这一部分的收入,占据公司总销售额的86%。黄仁勋表示,「我们的数据中心业务创下新高,季度收入首次突破10亿美元」。Statista最新数据显示,目前全球出货量最多的公司是Meta和微软,分别有15块H100,遥遥领先于谷歌和亚马逊等公司。马斯克曾表示,今年将投资30-40亿美元购买英伟达H100,为提升FSD的AI能力。这款号称拥有1万个H100的特斯拉新AI超算,能提供高达340 FP64 PFLOPS的算力。另有爆料称,随着H200和B100 GPU的推出,英伟达2024年的GPU出货量,将从2023年预计的180万上升到400万。

也看,老黄官宣了Blackwell芯片的量产,代表着距离发货的时间也就不远了。他还自信的表示,新款GPU将为其带来更多的收入。市场分析,预计Blackwell将在第三/四季度进入市场。届时,微软、Meta、AWS等将率先采用GB200,预计到2025年,它们的总出货量将超过30,000个机架。

这段时间,老黄的一举一动都备受关注。他在Computex上被与会者包围,并出现在数千条社交媒体帖子中。电视台详细报道了老黄光顾的每一家餐馆,导致这些幸运的餐馆生意爆棚。在Computex上,穿着皮夹克的老黄手拿塑料杯啤酒,对围着他的一群人喊道:「谁做最好的显卡?」「Nvidia!」他们齐声回应。除了与芯片巨头TSMC退休创始人一起逛宁夏夜市外,老黄也会耐心地停下来与人合影,回答关于他吃了什么的问题,并一一签名。对于粉丝来说,这位AI芯片巨头的联合创始人兼领导者——现在是美国第三大公司,也是人工智能革命的关键——只是得到了他应得的荣誉。

截止目前英伟达的总市值为3.011万亿美元。今年年初,英伟达一举超过了苹果和谷歌,成为仅次于微软和苹果的三大上市公司。而在两年之前,英伟达的市值只有4180亿美元。英伟达在这一天里市值增长量达到1470亿美元。拆股是公司为了让股票对投资者更具吸引力的常用手段。英伟达的拆股将于6月7日收盘时生效,所有6月6日之前进行投资的人均可参与。此举将使每位投资者额外获得9股的股票。英伟达股票目前的收盘价为1224.40美元,是S&P 500指数中股价超过1000美元的11家公司之一。英伟达最近一个财季的收入为260亿美元,是去年同期72亿美元的3倍还多。华尔街预计英伟达在2025财年的收入将达到1170亿美元,也就是2024年收入的2倍,是2023年的4倍多。预估的英伟达的净利润率为53.4%,即收入转化为利润的比例。



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手机直连SpaceX星链,一场“酱油比鸡贵”的营销游戏

手机能支持卫星通话,在今天已经不算什么新闻。但手机直连卫星,近期确实引起了不少消费者的好奇。


最近有新闻爆出,马斯克的SpaceX利用运营商T-Mobile的网络,首次完成了通过星链(Starlink)卫星发送短信、视频的实验,并计划在2025年向市场提供覆盖文本、语音、数据和物联网的手机直连卫星服务。

这则新闻之所以引发关注,是可能带来两个变化:

一是体验变化,目前支持卫星通话的手机,都需要内置特定的硬件模组才行。而直连星链获得卫星服务,意味着用户不需要专门更换特定型号的手机。

二是市场变化,距离该服务上线不到一年的时间,国产卫星手机的市场前景也变得迷离了。

在此之前,用户想使用卫星通话功能,必须得置换手机,砸进去四位数的真金白银。想省下一笔不算少的设备钱,也不必跟特定手机品牌捆绑,消费者的需求无可厚非。

这也引发了一些担忧:卫星手机是不是没戏了?手机+卫星互联网一旦普及,是不是说明6G快来了,5G科技树是不是白点了?之前购买了特定卫星手机的人,是不是等于在泰坦尼克号启航前买了头等舱船票?

短短一则新闻没能告诉大家的是,至少在几年内,手机直连卫星服务,就是一场“低价入场,高价离场”的游戏。

随着使用深入,各种隐藏的成本逐渐显现,总体成本必将大幅上升。

与其玩“酱油比鸡贵”的营销把戏,不如踏踏实实把卫星手机“这只鸡”养好做熟。

低价入场?手机直连卫星服务背后的真成本

手机直连星链卫星服务,看起来能省下一笔设备更新费用,但要警惕“酱油比鸡贵”的隐形成本。

对于卫星通信来说,真正的成本在于:频谱。

手机蜂窝网络和卫星网络虽然共同承担着联接世界的任务,但它们使用的是截然不同的频谱资源。频谱资源不仅是通信服务的基础,也是占运营商投资大头的核心资产之一。

德国2019年完成的5G频谱拍卖,总价…
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手机直连星链的卫星服务,需要使用特定的频谱资源来传输数据,这就需要运营商专门分配给卫星服务提供商。有消息称,星链的合作方T-Mobile表示,将拿出一部分1.9GHz频段(PCS频段)来建设该卫星网络。

天下没有免费的午餐,运营商也需要商业回报,来回收频谱资源的高昂投入,最终极大可能走向两个选择:

要么,一直低价,一直低质:只提供带宽极为有限的卫星网络接入服务,比如文本、短信等,相当于“体验装”.

要么,低价入场,高价离场:用低成本吸引用户和资本市场关注,对语音、视频、全宽带互联网等服务,收取高额费用来覆盖频谱投资。

或许前期可以省下更换专用设备的钱,如果用户想获得体验感较好的卫星互联网,不得不支付更高的服务费,这种“酱油比鸡贵”的营销把戏,这可能是很多人所忽略的。

卫星服务要有质价比,“做机”才是正经事

如果说卫星互联网是更有滋味的“酱油”,那么手机终端本身才是决定服务质量的根本。

**对用户来说,内置卫星模组的…
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这是因为,如果要用高轨卫星来支持低时延、大带宽的卫星直连,目前依然存在技术限制。而如果采用低轨卫星来提高通话质量和响应速度,又必然会增加服务成本,需要更多在网卫星来维持全球覆盖。

两难之下,通过卫星手机的优化改造,这种平衡了覆盖范围、服务质量和成本效益的解决方案,可以让一部分人先享受到可靠和经济的卫星通信服务.
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比如荣耀Magic 6搭载了自研的射频增强芯片HONOR C1,来解决天线性能问题;OPPO Find X7 Ultra,采用了天线波束设计和独家的多卫星天线方向图调控技术,来实现听筒和免提双模双向卫星通话.

而华为Pura 70系列,则首次支持北斗卫星图片消息功能,通过将图片转化成文本传输后再解码成图片,做到了“一图胜千言”。在户外探险、旅行或紧急救援等场景中,用户可以用一张图片更加迅速、直观地传达信息.

对运营商来说,中国运营商在5G上的投资,其高速率、低延迟和大容量连接的优势正逐渐展现出来,正是深入挖掘5G网络潜力的时候. 如果同时在卫星频谱、地面网络上加大投入,会形成非常大的成本压力.

而卫星服务的核心用户群体,主要来自偏远地区的居民、海上作业人员、航空旅客等,通过“5G手机+卫星服务”的方式,持续探索5G的商业可能,对运营商来说,是投资效益比更高的选择.

而对于手机终端厂商来说,距离6G还有数年时间,其间卫星互联网只能作为地面蜂窝网络的补充,大部分用户还会在很长一段时间内使用成熟的5G设备. 将“卫星服务”作为5G增值,是一个更现实、更具商业可行性的方案.

人类通信注定要走向深空,但这不是一蹴而就的,需要一步一个台阶,用技术升级、行业标准、设备更新换代等一系列前提条件的积累,来铺就太空之路.

把卫星手机的功能体验做好,才是现阶段的正经事.

不营销毋宁死:马斯克的老把戏与新故事

有读者可能会问,不紧密跟进的话,SpaceX会不会在卫星互联网上,把我们甩出十万八千里,到6G时代追不上了?

目前星链的手机直连服务,进展到哪一步了呢?答案是,还在基础设施研发阶段.

一项通信服务从概念到全面商用,是非常漫长的历程. 包括概念验证PoC——实验室研发与测试——基础设施软硬件构建——现场试验与试点——监管审批与合规性检查——有限商用发布——全面商用——持续运营与维护. 以5G为例,从ITU开始讨论5G概念到5G服务的全面商用,整个过程大约花了10年的时间.
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而目前,手机直连卫星仅仅是做了小规模验证,SpaceX还在为其研发新一代LEO卫星——Starlink V2,希望能够在低轨道、广覆盖的基础上,提供更大带宽、更高速率的网络服务. 这一点能否实现,还要取决于卫星等必要设备的研发进程. 距离全面商用,更是还有数年时间要走. 市场化的进程中,也存在不确定性.

因此,在这个过程中,SpaceX也面临来自竞争对手、资本市场的压力.

实际上,在SpaceX宣布与T-Mobile的合作之前,卫星公司 AST SpaceMobile 和 Verizon、AT&T等运营商就公布了类似的卫星直连合作. 我们当然不能简单地从时间前后得出“SpaceX回应竞争”因果关系,但至少,SpaceX必须持续不断向市场释放积极信号.

回顾马斯克的发言不难发现,他总是能通过引人瞩目的言论,以较低的成本为他的公司和项目吸引媒体和公众的关注,进而虹吸资金量. 但这些概念性技术,迄今真正走入大众视野的很少.

比如他的脑机接口公司Neuralink,时不时就会放出“脑机芯片人体实验”的进展;Boring公司建造的“超级高铁”(hyperloop)、地下隧道,依然在概念验证阶段;也曾多次通过“移民火星”等言论,来刺激大众对SpaceX高风险项目(火箭发射和太空探索)的期望.

目前看来,手机直连卫星服务也是一块还在画的“大饼”,至于这饼何时吃到嘴里、滋味如何、价格几许,仍然是未知数.

我们并不怀疑这一愿景最终能实现,但现阶段不妨多一点谨慎和观望,不要让情绪轻易就被马斯克画的大饼所搅动.

至少目前,手里能握住的卫星手机,才能让你在必要时刻,发出那条举足轻重的关键信息。

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手机直连SpaceX星链,一场“酱油比鸡贵”的营销游戏

手机能支持卫星通话,在今天已经不算什么新闻。但手机直连卫星,近期确实引起了不少消费者的好奇。


最近有新闻爆出,马斯克的SpaceX利用运营商T-Mobile的网络,首次完成了通过星链(Starlink)卫星发送短信、视频的实验,并计划在2025年向市场提供覆盖文本、语音、数据和物联网的手机直连卫星服务。

这则新闻之所以引发关注,是可能带来两个变化:

一是体验变化,目前支持卫星通话的手机,都需要内置特定的硬件模组才行。而直连星链获得卫星服务,意味着用户不需要专门更换特定型号的手机。

二是市场变化,距离该服务上线不到一年的时间,国产卫星手机的市场前景也变得迷离了。

在此之前,用户想使用卫星通话功能,必须得置换手机,砸进去四位数的真金白银。想省下一笔不算少的设备钱,也不必跟特定手机品牌捆绑,消费者的需求无可厚非。

这也引发了一些担忧:卫星手机是不是没戏了?手机+卫星互联网一旦普及,是不是说明6G快来了,5G科技树是不是白点了?之前购买了特定卫星手机的人,是不是等于在泰坦尼克号启航前买了头等舱船票?

短短一则新闻没能告诉大家的是,至少在几年内,手机直连卫星服务,就是一场“低价入场,高价离场”的游戏。

随着使用深入,各种隐藏的成本逐渐显现,总体成本必将大幅上升。

与其玩“酱油比鸡贵”的营销把戏,不如踏踏实实把卫星手机“这只鸡”养好做熟。

低价入场?手机直连卫星服务背后的真成本

手机直连星链卫星服务,看起来能省下一笔设备更新费用,但要警惕“酱油比鸡贵”的隐形成本。

对于卫星通信来说,真正的成本在于:频谱。

手机蜂窝网络和卫星网络虽然共同承担着联接世界的任务,但它们使用的是截然不同的频谱资源。频谱资源不仅是通信服务的基础,也是占运营商投资大头的核心资产之一。

德国2019年完成的5G频谱拍卖,总价超过了65亿欧元。而卫星频谱的价格更贵,尤其是拥挤的频段或者具有战略意义的频段,价格可以从数百万到数十亿美元不等。

手机直连星链的卫星服务,需要使用特定的频谱资源来传输数据,这就需要运营商专门分配给卫星服务提供商。有消息称,星链的合作方T-Mobile表示,将拿出一部分1.9GHz频段(PCS频段)来建设该卫星网络。

天下没有免费的午餐,运营商也需要商业回报,来…


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速递|前 OpenAI 超级对齐研究员宣布成立 AGI 投资机构!获 AI Grant 与 Stripe 创始人投资

近日,前 OpenAI 超级对齐研究员 Leopold Aschenbrenner 宣布成立了一家 AGI 投资机构,将其定位为对冲基金与智库的结合体。

据悉,Aschenbrenner 的资金主要来自前 Github CEO Nat Friedman、投资者 Daniel Gross、Stripe CEO Patrick Collision 以及 Stripe 总裁 John Collision。


▍从经济学研究到 AI 超级对齐

在加入 OpenAI 前,Aschenbrenner 曾在多个研究机构工作。Aschenbrenner 早年从德国移居美国,年仅 15 岁就进入哥伦比亚大学学习,并于19岁以优秀的成绩毕业,在哥伦比亚大学主修经济学和数学统计学,并担任经济学和政治学部门的研究助理。

2020 年至今,他成为牛津大学全球优先研究所(Global Priorities Institute)的研究员,专注于经济增长和长期风险的研究。

在加入 OpenAI 之前,Aschenbrenner 还在 FTX 创始人 Sam Bankman-Fried 创办的慈善基金 Future Fund 短暂任职,该基金旨在资助“改善人类长期前景”的项目。

2023 年,Aschenbrenner 加入 OpenAI 超对齐团队(Superalignment Team),专注于解决 AI 对齐问题,以确保 AI 系统按照人类的意图行事。

▍因泄露信息遭 OpenAI 解雇

今年,OpenAI 因涉嫌泄露信息解雇了两名员工,分别是 Leopold Aschenbrenner 和 Pavel Izmailov,他们曾在一个专注于 AI 安全的团队工作,这个团队由 Ilya Sutskever 在去年夏天组建,旨在开发控制和引导先进 AI 的技术。

对于解雇的解释,Aschenbrenner 表示他曾撰写了一份内部备忘录,批评 OpenAI 在保护关键算法信息和模型权重方面的能力,之后这份文件最初在他的同事和一些领导之间分发,后来因一次显著的安全事件被提交给董事会。

随后,OpenAI HR 向他发出正式警告,认为他的备忘录是一个重大问题。尽管如此,他仍然坚持推动更好的安全措施。据称,OpenAI 管理层对他决定通知董事会特别不满,随后对安全问题施加了压力。

此外,Aschenbrenner 被解雇的直接原因是他与外部研究人员分享了一份文件,OpenAI 认为该文件包含敏感信息,但 Aschenbrenner 坚持认为文件中没有机密信息,并且分享以获取反馈是公司的常规做法,该文件包括一个 2027~2028 年实现 AGI 时间表,Aschenbrenner 认为这已经是公开信息。

▍2027 年实现 AGI,伴随超智能

Aschenbrenner 将当前关于 AI 的讨论分为两派:一种是完全停止AI发展(如Eliezer Yudkowsky 所倡导的),另一种是全速推进(无视风险),他认为这两种极端立场都是不可行的。

他建议最大限度地加速 AGI 对齐的研究,类似于“曲速行动”(Operation Warp Speed)加速疫苗生产,同时在 AI 实验室的自我监管和独立监控下,通过独立评估(如 ARC 评估)确保安全。

Aschenbrenner 还指出,美国正经历一场前所未有的工业运动,以应对 AGI 需求。数万亿美元将被投入到GPU、数据中心和电力建设上,美国的电力生产预计将在本十年末增长数十个百分点。

他认为,到 2027 年实现 AGI 是非常有可能的。从 GPT-2 到 GPT-4 的进步显示了 AI 能力的巨大跃升,他预计在未来几年内,计算能力和算法效率的持续提升将使AGI 成为现实。

此外,Aschenbrenner 还认为,AI 进步不会停留在与人类相当的水平。数百万的AGI 将能够自动化 AI 研究,可能在一年内压缩十年的算法进步,从而迅速从人类水平发展到超智能。

▍对 AI 安全投入不足

Aschenbrenner 指出,目前美国 AI 实验室在安全方面投入不足,亟需加强防护措施,控制比人类更聪明的 AI 系统是一个尚未解决的技术问题。虽然这个问题是可以解决的,但在快速的智能爆炸期间,可能会出现失控的风险,这将是极其紧张的局面。

他还认为超智能将赋予决定性的经济和军事优势,AGI 将是人类有史以来最强大的武器,与冷战时期的核武器相似,失控的 AGI 可能带来灾难性后果。

此外,他预测到 2027~2028 年,美国将启动某种形式的 AGI 项目,因为仅靠初创公司无法应对超智能的挑战。

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AI芯片股全线走高,ComputeX展示了什么趋势?

AMD AI芯片更新加速至“一年一更”、CoPilot+PC早期反馈喜忧参半、GB200配置或成为未来主流规格、英特尔和AMD将于下半年推出新一代服务器CPU……

作者 | 李笑寅
编辑 | 硬 AI

隔夜美股市场,英伟达市值首破3万亿美元,半导体板块集体大涨,费城半导体指数和半导体行业ETF SOXX分别收涨超4.5%和约4.3%,均创历史最高。个股台积电收涨6.8%,创历史新高,市值达8400亿美元。


受此提振,今日A股芯片股全天走强,工业富联涨停。

5月29日,Computex 2024大会在中国台湾举办,AMD、英特尔、Arm和联发科在内的全球科技巨头汇聚一堂。6月3日,摩根大通曾发布系列研报,总结了英伟达创始人兼CEO黄仁勋主题演讲的亮点,包括:AI芯片路线图、供应链受益者、Blackwell已投产等。

继系列研报之一后,摩根大通发布最新系列研报之二,对大会亮点进行了全方位解读,并探讨了AI芯片行业未来发展的趋势。

01
Computex关注度空前高涨
摩根大通表示,参加Computex已有约18年,这是可能是全球参加人数最多的一次。这凸显了中国台湾科技生态系统的重要性,是长期发展的良好征兆。

02
AMD AI芯片的迭代更新速度
也加速至“一年一更”
AMD公布了Instinct AI芯片的年度迭代计划,路线图持续至2026年。MI325X(拥有高达288GB的HBM3e内存)将在2024年第四季度推出,基于CDNA 4架构并支持FP4/FP6的MI350系列将在2025年推出,采用全新CDNA架构设计的MI400计划在2026年推出。
AMD的迭代模式似乎与英伟达的路线图相似,都是集中在提高HBM密度。
摩根大通认为,随着下半年N3加速采用以及SoIC和CoWoS的广泛应用,HBM供应商、台积电和先进封装供应链将从中受益最多。

03
CoPilot+PC初登台
早期反馈喜忧参半
高通、AMD份额领先英特尔
微软在5月底的Build年度全球开发者大会上推出了CoPilot+PC,搭载拥有全新神经处理单元(NPU)的芯片,可实现每秒超过40万亿次即40+TOPS运算,并提供长效续航。在Computex大会上,大多数PC OEM已经应用并展示了CoPilot+ PC,起价为1200美元。
摩根大通接到的初步反馈表明,CoPilot+PC的AI功能表现不均衡,尚不足以推动PC的大规模升级周期,但应用支持可能会在2024年下半年扩展。
在SoC供应商中,高通的Snapdragon X Elite CPU在初期产品中占据了最大份额,AMD的Ryzen AI 300 APU也表现得非常积极,而英特尔的Lunar Lake CPU平台将在假日季前后才可用。
鉴于PC股在过去1个月的上涨(大多数PC OEM股自4月底以来上涨了12-24%),摩根大通认为,由于CoPilot+应用缺乏定论,以及对替换周期需求低迷的担忧,短期内可能会出现回调。从中期来看,由于2025年Windows 10到期带来的单位增长和潜在的ASP增长,PC领域有望实现健康增长。
摩根大通指出,台积电也可能成为CoPilot+PC的赢家, 因为所有3个支持CoPliot+的CPU平台都完全由台积电制造(QCOM Snapdragon X Elite为N4,AMD Strix Point为N4/N6、Intel Lunar Lake为N3/N6)。

04
ARM CPU在PC领域实现重大突破
Windows on ARM的尝试已经进行了多年,但这次的尝试似乎有望实现有意义的市场份额突破。
高通Snapdragon X Elite的CPU性能已经与苹果M3持平,并超越了x86对手,同时NPU性能也处于领先地位。
高通CEO表示,他们计划将迭代周期加快至每年一次,这比PC CPU市场普遍两年的迭代周期快得多。据悉,微软和高通都投入了足够的资源来确保有价值的应用支持。
今年,ARM PC的供应链预测仍然很低(2024年达到200万台),高通PC在6月底的初步接受度将是一个关键的观察点。摩根大通预计,未来两年将有更多的CPU供应商推出ARM CPU(英伟达可能与联发科合作,三星也有可能)。
值得注意的是,Arm首席执行官还预计,Arm在Windows市场的份额将在5年内上升到50%。

05
GB200和液冷技术无处不在
预示更多的GB200组合
几乎每个服务器供应商都在展示GB200 NVL72/36机架解决方案。由此看来,GB200配置将成为未来主流规格(目前估计为35%以上,但根据原始设备制造商的反馈,可能会上升到50%以上), 并对鸿海、广达、欣旺达、信驊科技等GB200供应链供应商有利。
液冷解决方案也非常普遍。摩根大通接收到的初步反馈表明,关键组件的市场份额可能仍然集中,但系统级解决方案(CDU、冷却系统)可能会在未来几年内面临激烈竞争。

06
英特尔和AMD
将于下半年推出新一代服务器CPU
英特尔和AMD宣布了他们的下一代服务器CPU产品:至强6 Sierra Forest(效率型)/Granite Rapids(性能型)和 AMD Zen 5(都灵),较前几代产品而言性能更强。
其中英特尔的Sierra Forest基于Intel 3处理器节点,将拥有高达288个内核,而AMD的Turin将拥有高达192个核心/384个线程。
摩根大通认为,Granite Rapids和Turin将于24年第三季度或第四季度全面上市,这可能会推动2024年下半年和2025年的通用服务器支出。
摩根大通预计,AMD在服务器CPU市场的份额将从目前的33% m/s的水平继续上升,这将有利于台积电和AMD生态系统。

07
联发科与英伟达的合作加深
联发科在其主题演讲中没有宣布任何关键的新产品,这可能有点令人失望,因为一些投资者期望联发科宣布ARM产品。
不过,摩根大通指出,联发科主题演讲的亮点是强调了数据中心专用集成电路(ASIC)的开发以及与英伟达(摩根大通认为是汽车、ARM计算和企业/网络专用集成电路的某些业务)的强化合作关系。
本文主要观点来自摩根大通分析师Gokul Hariharan、Albert Hung、William Yang等于6月5日发布的研报《Asian Tech Computex takeaways-Part2》.

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高通亮出AI PC软硬件全家桶,联手微软领跑苹果

AI PC产业变革进行时,高通已先行一步。

作者 | 云鹏
编辑 | 漠影

最近台北国际电脑展(COMPUTEX)火爆开幕,现场人潮汹涌,各家巨头的CEO纷纷亲自来到展台现场与大家互动。


纵观展会全场,视野之所及均被铺天盖地的“AI”占满,AI PC无疑抢占了绝对的C位,也成为传统PC领域的“新物种”。

可以看到,一切产品和技术都在向着AI奔跑,以大模型为代表的生成式AI技术,正成为颠覆整个PC市场的最大变量。

AI PC产业变革进行时,助力重塑PC市场格局

高通带着AI大招来了

在混合AI的愿景下,高通在移动领域积累的技术优势,正为PC领域注入新鲜血液,赋能AI PC生态发展。高通与微软、产业各方的合作,也进一步加速了AI PC行业整体向前快速迭代,为PC生态增添活力,在终端用户体验层面做出了不少创新。

PC市场正处于激变之中,产品技术都在快速迭代,而拥抱AI,已经成为产业各方的共识,AI PC之战,好戏才刚刚开始。

如今,高通的AI已经赋能数十亿边缘终端设备,横跨智能手机、汽车、XR、PC以及企业级AI,面对AI PC新潮,未来高通将带给消费者和产业怎样新的惊喜,值得期待。

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高通亮出AI PC软硬件全家桶,联手微软领跑苹果

AI PC产业变革进行时,高通已先行一步。

最近台北国际电脑展(COMPUTEX)火爆开幕,现场人潮汹涌,各家巨头的CEO纷纷亲自来到展台现场与大家互动。


纵观展会全场,视野之所及均被铺天盖地的“AI”占满,AI PC无疑抢占了绝对的C位,也成为传统PC领域的“新物种”。

可以看到,一切产品和技术都在向着AI奔跑,以大模型为代表的生成式AI技术,正成为颠覆整个PC市场的最大变量。

各路芯片巨头、操作系统巨头以及PC终端厂商、应用厂商、大模型厂商纷纷亮出自己的最前沿的产品和技术。
从传统x86市场的英伟达、英特尔、AMD到Arm生态的高通、联发科,各家纷纷针对AI优化迭代各自的产品,各种芯片的“AI TOPS”算力可以说是“一路狂飙”,一切新特性都剑指让AI PC的用户体验更好。

微软更是重点联手高通,逐渐建立起AI PC的行业“新标准”,推出了Copilot+PC系列产品。

毫无疑问,AI PC已经成为全行业的共识,AI PC的发展,也将在产业各方的大力推动下迈入高速行驶的快车道。

在各类AI PC产品快速涌现的当下,我们能看到以笔记本电脑为代表的移动PC正占据绝对的主导地位,其与我们每个人的工作、生活息息相关,也成为当下巨头争夺的关键产业高地。

作为移动芯片领域头部玩家的高通,也自然成为促进AI PC新生态发展的核心推手。

在COMPUTEX大会上,高通CEO安蒙与华硕、戴尔、惠普、联想、微软和三星等PC行业核心玩家的高管进行了交流,进一步解读了高通在AI PC领域的关键产品技术布局,以及高通对于AI PC产业发展的深入思考。

高通的骁龙X系列平台,毫无疑问正在成为重塑传统PC市场格局的关键变量,高通也成为推动AI PC新生态发展的核心力量。

▲高通公司总裁兼CEO安蒙

01.

AI PC炸场,体验颠覆式升级
行业变革时刻到来

在COMPUTEX大会上,我们常常听到PC巨头高管们对于AI带来的变化给出了“颠覆”、“革命”、“重生”、“前所未有”这样的描述词。

为什么说AI PC对于传统PC领域的变革是“颠覆性”的?通过高通在COMPUTEX大会上的演示,我们能有更清晰和深刻的认识:行业的变革时刻,已经真切地到来了。

比如在PC最擅长的办公场景中,AI PC上的AI助手可以帮我们梳理各种日程安排、邮件,并根据我们的需求去提供这些信息,从而将我们从日常琐碎的信息洪流中拯救出来。

当然,AI还可以在我们进行任何视频会议的时候提供实时翻译功能,打破语言的障碍,而且这种翻译能力是“系统级”的,不需要我们下载任何应用程序。

▲AI实时翻译

在生产力创作方面,基于AI PC,我们只需要潦潦几笔简单的线条勾画,就可以创作出效果精美逼真的图像。

▲AI绘图

在日常生活中,AI甚至可以读懂我们屏幕上的一切,比如我们曾经浏览过的一双心仪的鞋子,或者我们曾经处理过的一份重要的文档。AI可以帮我们“时光倒流”,通过AI搜索,我们可以直接回到关键信息所在页面的那个“时刻”。

▲Recall功能(AI回溯)

此外,AI还可以通过笔记本电脑上的摄像头看到我们正在做什么,并且提供相应的服务建议。当AI发现我们很忙,就会提议帮我们处理一些事务。

▲AI智能助理

AI甚至可以帮你与商家沟通商品的维修售后问题,或者帮你购买新的商品,并且我们只需要通过竖起大拇哥这样的手势就可以让AI得到“确认”的指令。

▲AI音乐教学

可以看到,在新的AI PC上,AI的主动服务能力、AI出色的意图识别能力、AI强大的多模态交互能力,都是颠覆性的,是此前的传统PC完全不可能实现的体验。
毫无疑问,AI PC上的AI智能体,进一步拉进了我们与AGI时代的距离,而在这一切颠覆性AI体验的背后,高通的骁龙X系列处理器以及基于其上形成的系统、应用生态都至关重要。

AI PC

02.

联手微软,高通软硬件AI全家桶
成AI PC新物种落地关键

实际上,上述各类AI PC新体验,基本上都是在“Copilot+PC”上实现的,也就是微软前不久在开发者大会上发布的AI PC“新物种”。

▲微软发布Copilot+PC

值得一提的是,在微软Build大会上,所有的“Copilot+PC”,也就是我们所说的AI PC,全部都是基于高通骁龙X系列处理器打造的。
可以说,如今高通和微软的合作,已经达到了前所未有的深度和新的阶段——打造AI PC,高通已成为微软最核心的合作伙伴。

微软CEO萨提亚·纳德拉在COMPUTEX大会上特别提到,PC产业正在被重塑,而这一切都离不开与高通技术公司的合作。”

微软合作

为什么高通会在AI PC时代占据如此重要的地位?其实背后关键还是高通自身强大的产品和技术实力。

硬件方面,在混合AI的未来下,异构计算已成为行业必然,而骁龙平台高性能、高能效的NPU、CPU、GPU都…

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速递|前 OpenAI 超级对齐研究员宣布成立 AGI 投资机构!获 AI Grant 与 Stripe 创始人投资

近日,前 OpenAI 超级对齐研究员 Leopold Aschenbrenner 宣布成立了一家 AGI 投资机构,将其定位为对冲基金与智库的结合体。

据悉,Aschenbrenner 的资金主要来自前 Github CEO Nat Friedman、投资者 Daniel Gross、Stripe CEO Patrick Collision 以及 Stripe 总裁 John Collision。


▍从经济学研究到 AI 超级对齐
在加入 OpenAI 前,Aschenbrenner 曾在多个研究机构工作。Aschenbrenner 早年从德国移居美国,年仅 15 岁就进入哥伦比亚大学学习,并于19岁以优秀的成绩毕业,在哥伦比亚大学主修经济学和数学统计学,并担任经济学和政治学部门的研究助理。

2020 年至今,他成为牛津大学全球优先研究所(Global Priorities Institute)的研究员,专注于经济增长和长期风险的研究。

在加入 OpenAI 之前,Aschenbrenner 还在 FTX 创始人 Sam Bankman-Fried 创办的慈善基金 Future Fund 短暂任职,该基金旨在资助“改善人类长期前景”的项目。

2023 年,Aschenbrenner 加入 OpenAI 超对齐团队(Superalignment Team),专注于解决 AI 对齐问题,以确保 AI 系统按照人类的意图行事。

▍因泄露信息遭 OpenAI 解雇
今年,OpenAI 因涉嫌泄露信息解雇了两名员工,分别是 Leopold Aschenbrenner 和 Pavel Izmailov,他们曾在一个专注于 AI 安全的团队工作,这个团队由 Ilya Sutskever 在去年夏天组建,旨在开发控制和引导先进 AI 的技术。

对于解雇的解释,Aschenbrenner 表示他曾撰写了一份内部备忘录,批评 OpenAI 在保护关键算法信息和模型权重方面的能力,之后这份文件最初在他的同事和一些领导之间分发,后来因一次显著的安全事件被提交给董事会。

随后,OpenAI HR 向他发出正式警告,认为他的备忘录是一个重大问题。尽管如此,他仍然坚持推动更好的安全措施。据称,OpenAI 管理层对他决定通知董事会特别不满,随后对安全问题施加了压力。

此外,Aschenbrenner 被解雇的直接原因是他与外部研究人员分享了一份文件,OpenAI 认为该文件包含敏感信息,但 Aschenbrenner 坚持认为文件中没有机密信息,并且分享以获取反馈是公司的常规做法,该文件包括一个 2027~2028 年实现 AGI 时间表,Aschenbrenner 认为这已经是公开信息。

除了 Aschenbrenner,前 OpenAI 安全主管 Jan Leike 近期因对 OpenAI AI 安全方法表示不满而辞职,并转投 Anthropic,他还公开引用了与 OpenAI 管理层在公司核心优先事项上的分歧。

▍2027 年实现 AGI,伴随超智能
Aschenbrenner 将当前关于 AI 的讨论分为两派:一种是完全停止AI发展(如Eliezer Yudkowsky 所倡导的),另一种是全速推进(无视风险),他认为这两种极端立场都是不可行的。

他建议最大限度地加速 AGI 对齐的研究,类似于“曲速行动”(Operation Warp Speed)加速疫苗生产,同时在 AI 实验室的自我监管和独立监控下,通过独立评估(如 ARC 评估)确保安全。

Aschenbrenner 还指出,美国正经历一场前所未有的工业运动,以应对 AGI 需求。数万亿美元将被投入到GPU、数据中心和电力建设上,美国的电力生产预计将在本十年末增长数十个百分点。

他认为,到 2027 年实现 AGI 是非常有可能的。从 GPT-2 到 GPT-4 的进步显示了 AI 能力的巨大跃升,他预计在未来几年内,计算能力和算法效率的持续提升将使AGI 成为现实。

此外,Aschenbrenner 还认为,AI 进步不会停留在与人类相当的水平。数百万的AGI 将能够自动化 AI 研究,可能在一年内压缩十年的算法进步,从而迅速从人类水平发展到超智能。

▍对 AI 安全投入不足
Aschenbrenner 指出,目前美国 AI 实验室在安全方面投入不足,亟需加强防护措施,控制比人类更聪明的 AI 系统是一个尚未解决的技术问题。虽然这个问题是可以解决的,但在快速的智能爆炸期间,可能会出现失控的风险,这将是极其紧张的局面。

他还认为超智能将赋予决定性的经济和军事优势,AGI 将是人类有史以来最强大的武器,与冷战时期的核武器相似,失控的 AGI 可能带来灾难性后果。

此外,他预测到 2027~2028 年,美国将启动某种形式的 AGI 项目,因为仅靠初创公司无法应对超智能的挑战。

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支持合成一分钟高清视频,华科等提出人类跳舞视频生成新框架UniAnimate

人类跳舞视频生成是一项引人注目且具有挑战性的可控视频合成任务,旨在根据输入的参考图像和目标姿势序列生成高质量逼真的连续视频。随着视频生成技术的快速发展,特别是生成模型的迭代演化,跳舞视频生成任务取得了前所未有的进展,并展示了广泛的应用潜力。


现有的方法可以大致分为两组。第一组通常基于生成对抗网络(GAN),其利用中间的姿势引导表示来扭曲参考外观,并通过之前扭曲的目标生成合理的视频帧。然而,基于生成对抗网络的方法通常存在训练不稳定和泛化能力差的问题,导致明显的伪影和帧间抖动。

第二组则使用扩散模型(Diffusion model)来合成逼真的视频。这些方法兼具稳定训练和强大迁移能力的优势,相较于基于 GAN 的方法表现更好,典型方法如 Disco、MagicAnimate、Animate Anyone、Champ 等。

尽管基于扩散模型的方法取得了显著进展,但现有的方法仍存在两个限制:一是需要额外的参考网络(ReferenceNet)来编码参考图像特征并将其与 3D-UNet 的主干分支进行表观对齐,导致增加了训练难度和模型参数;二是它们通常采用时序 Transformer 来建模视频帧之间时序依赖关系,但 Transformer 的复杂度随生成的时间长度成二次方的计算关系,限制了生成视频的时序长度。典型方法只能生成 24…

为了解决这些问题,来自华中科技大学、阿里巴巴、中国科学技术大学的研究团队提出了 UniAnimate 框架,以实现高效且长时间的人类视频生成。

方法简介

UniAnimate 框架首先将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到特征空间中,然后利用统一的视频扩散模型(Unified Video Diffusion Model)同时处理参考图像与视频主干分支表观对齐和视频去噪任务,实现高效特征对齐和连贯视频生成。

其次,研究团队还提出了一种统一的噪声输入,其支持随机噪声输入和基于第一帧的条件噪声输入,随机噪声输入可以配合参考图像和姿态序列生成一段视频,而基于第一帧的条件噪声输入则以视频第一帧作为条件输入延续生成后续的视频。通过这种方式,推理时可以通过把前一个视频片段(segment)的最后一帧当作后一个片段的第一帧来进行生成,并以此类推在一个框架中实现长视频生成。

最后,为了进一步高效处理长序列,研究团队探索了基于状态空间模型(Mamba)的时间建模架构,作为原始的计算密集型时序 Transformer 的一种替代。实验发现基于时序 Mamba 的架构可以取得和时序 Transformer 类似的效果,但是需要的显存开销更小。

通过 UniAnimate 框架,用户可以生成高质量的时序连续人类跳舞视频。值得一提的是,通过多次使用 First Frame Conditioning 策略,可以生成持续一分钟的高清视频。与传统方法相比,UniAnimate 具有以下优势:

无需额外的参考网络:UniAnimate 框架通过统一的视频扩散模型,消除了对额外参考网络的依赖,降低了训练难度和模型参数的数量。
引入了参考图像的姿态图作为额外的参考条件,促进网络学习参考姿态和目标姿态之间的对应关系,实现良好的表观对齐。
统一框架内生成长序列视频:通过增加统一的噪声输入,UniAnimate 能够在一个框架内生成长时间的视频,不再受到传统方法的时间限制。
具备高度一致性:UniAnimate 框架通过迭代利用第一帧作为条件生成后续帧的策略,保证了生成视频的平滑过渡效果,使得视频在外观上更加一致和连贯。这一策略也使得用户可以生成多个视频片段,并选取生成结果好的片段的最后一帧作为下一个生成片段的第一帧,方便了用户与模型交互和按需调整生成结果。而利用之前时序重合的滑动窗口策略生成长视频,则无法进行分段选择,因为每一段视频在每一步扩散过程中都相互耦合。

以上这些特点使得 UniAnimate 框架在合成高质量、长时间的人类跳舞视频方面表现出色,为实现更广泛的应用提供了新的可能性。

生成结果示例

基于合成图片进行跳舞视频生成。

基于真实图片进行跳舞视频生成。

基于粘土风格图片进行跳舞视频生成。

马斯克跳舞。

Yann LeCun 跳舞。

基于其他跨域图片进行跳舞视频生成。

一分钟跳舞视频生成。

获取原始 MP4 视频和更多高清视频示例请参考论文的项目主页 https://unianimate.github.io/。

实验对比分析

和现有方法在 TikTok 数据集上的定量对比实验。

如上表所示,UniAnimate 方法在图片指标如 L1、PSNR、SSIM、LPIPS 上和视频指标 FVD 上都取得了最好的结果,说明了 UniAnimate 可以生成高保真的结果。

和现有方法的定性对比实验。

从上述定性对比实验也可以看出,相比于 MagicAnimate、Animate Anyone, UniAnimate 方法可以生成更好的连续结果,没有出现明显的 artifacts,表明了 UniAnimate 的有效性。

剥离实验。

从上表的数值结果可以看出,UniAnimate 中用到的参考姿态和统一视频扩散模型对性能提升起到了很关键的作用。

长视频生成策略对比。

从上图可以看出之前常用的时序重合滑动窗口策略生成长视频容易导致不连续的过渡,研究团队认为这是因为不同窗口在时序重合部分去噪难度不一致,使得生成结果不同,而直接平均会导致有明显的变形或者扭曲等情况发生,并且这种不一致会进行错误传播。而本文利用的首帧视频延续生成方法则可以生成平滑的过渡。

更多的实验对比结果和分析可以参考原论文。

总而言之,UniAnimate 的示例结果表现和定量对比结果很不错,期待 UniAnimate 在各个领域的应用,如影视制作、虚拟现实和游戏产业等,为用户带来更为逼真、精彩的人类形象动画体验。

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“优秀经理:如何建立良好的团队氛围”

《好管理者》是一篇关于如何成为一位优秀的领导者的文章。这


篇文章强调了一个好的管理者应该具备哪些品质和能力,以及他们在团队中扮演着什么样的角色。
首先,一个好的管理者需要有良好的沟通技巧。他们能够清晰地表达自己的想法,并且倾听他人的意见。这意味着他们要善于聆听、理解并尊重员工的观点和需求,以便更好地协调团队工作。
其次,一个好的管理者需要具备领导力。他们能够激励和鼓舞员工,使他们感到自信和有动力去完成任务。这意味着他们要善于激发员工的潜能,并且给予适当的支持和指导,以帮助他们克服困难。
此外,一个好的管理者还需要具备决策能力。他们能够在复杂的情况下做出明智的决定,并且为团队制定合理的目标和计划。这意味着他们要善于分析问题、权衡利弊并作出正确的选择,以确保团队朝着正确的方向前进。
此外,一个好的管理者还需要具备团队合作能力。他们能够与员工建立良好的人际关系,并且促进团队之间的协作和互动。这意味着他们要善于处理冲突、解决问题并保持积极的心态,以确保整个团队都能共同努力达成目标。
最后,一个好的管理者还需要具备自我反省能力。他们能够不断地评估自己的领导方式,并且寻找改进的机会。这意味着他们要善于接受批评、学习经验并持续提升自己,以更好地服务团队和组织。
总之,这篇文章强调了一个好的管理者应该具备良好的沟通技巧、领导力、决策能力、团队合作能力以及自我反省能力。只有在这些方面都做得好,才能成为一位真正优秀的领导者,并且带领团队取得成功。
然而,这篇文章也提醒我们,要成为一个好的管理者并不容易。这需要长期的学习和实践,以及不断地努力提升自己的领导力和能力。此外,我们还要记住,每个人的领导风格都有所不同,因此最重要的是找到适合自己和团队的方式,并且持续改进。
最后,这篇文章鼓励我们成为一个好的管理者,因为这不仅能够帮助我们在工作中取得成功,还能带给我们的员工更好的职业发展机会。通过培养良好的人际关系、激发潜力并提供支持,我们可以建立起一支高效的团队,并且共同实现组织和个人目标。
总之,成为一个好的管理者需要具备多方面的能力和品质。这不仅对我们自己有益,也能带给我们的员工更好的工作体验。通过不断地学习、实践和改进,我们可以成为一位真正优秀的领导者,并且为团队创造更多的价值。