速递|BVP 牵头 Perplexity 2.5 亿美元融资!最新估值 30 亿美元&CoreWeave 即将在 2025 年 IPO!

根据 The Information 最新报道,BVP 正在牵头对 Perplexity 2.5 亿美元的投资,最新估值 30 亿美元。有新 在 4 月份就曾分享过 Perplexity 最新估值达 30 亿美元!一个月翻两倍。


▍相比年初估值翻两倍
据悉,这笔新投资是 Perplexity 自 2023 年 3 月以来的第四轮融资,是今年早些时候估值的三倍,其他投资者包括 Databricks、NEA、AIX Ventures、Elad Gil 以及 Nat Friedman。

今年 1 月,Perplexity 刚刚筹集近 7400 万美元,估值达到 5.4 亿美元,3 月初,Perplexity 便以 10 亿美元的估值完成了 5600 万美元的融资。

Perplexity 自 2022 年成立以来,已经吸引了一长串投资者,包括 IVP、NEA、红杉、Bessemer、Kindred 等著名风险投资公司;Nvidia、Databricks、Bezos Expeditions 等战略支持者;以及 Jeff Bezos、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun、Naval Ravikant、Susan Wojcicki、Elad Gil、Nat Friedman、Hugging Face 的 Clément Delangue 等知名人士。

▍未来或是 Netflix 混合订阅模式
Perplexity 成立不到两年,团队不足 50 人,但用户群已增长至数千万。

CTO Denis Yarats 曾表示,Perplexity 当前的订阅是主要模式,未来肯定会有其他的东西,不排除广告,但像 Google 现在所做的广告形式可能不是 Perplexity 要做的,可以通过有效方法让广告成为对用户有益的方式,如果广告有帮助的话,人们其实并不介意广告。

熟悉 Netflix 的朋友应该知道,自去年以来 Netflix 推出了广告模式,相较于纯净无广告的付费订阅,低价版+广告的形式进一步促进了付费用户的规模,业绩也是持续攀升。

据彭博社报道,Perplexity 今年迄今为止已处理了 7500 万次查询,目前 ARR 为 2000 万美元。快速连续的融资活动反映了公司利用客户和投资者兴趣的战略。

Perplexity 去年曾考虑出售自己,理由是担心训练 AI 模型的成本以及与谷歌等巨头的竞争。

然而,最新一轮融资动态表明,投资者仍然继续押注 Perplexity 的前景,特别是谷歌等老牌搜索巨头市场份额每况愈下的形势下。

CoreWeave 即将在 2025 年 IPO!

根据 The Information 最新报道,CoreWeave 准备于 2025 年 IPO!5月 初,Coreweave 才宣布完成 11 亿美元 C 轮融资!当时最新估值 190 亿美元;随后 5 月 19 日,CoreWeave 宣布从贝莱德完成 75 亿美元债务融资!CEO 表示还要继续筹钱,离上一轮 11 美元融资仅过去两周。

CoreWeave 成立于七年前,最初是一家加密货币挖矿公司,目前运营着至少 14 个数据中心,这些数据中心都配备了 Nvidia 备受追捧的 AI 芯片,将计算能力出租给初创公司和其他开发 AI 模型和软件的公司。

通过围绕 Nvidia 芯片设计数据中心,CoreWeave 表示其服务器可以比竞争对手的云服务更快、更便宜地处理 AI 模型。

过去一年,CoreWeave 通过股权和债务融资了约 100 亿美元,以支付购买 Nvidia 芯片和建设数据中心的费用。其中包括来自 Coatue 和 Magnetar 等华尔街投资者的 10 多亿美元股权融资,以及本月从黑石、凯雷和贝莱德筹集的 75 亿美元债务融资。Nvidia 也是其支持者之一。

Coreweave 高管曾表示,2024 年营收增长 10 倍,约 24 亿美元。此外,CoreWeave 于 11 月举行了自己的二次股票发行,允许员工出售价值 6.42 亿美元的股票,交易由摩根士丹利 (Morgan Stanley) 负责。迄今为止,CoreWeave 已与 Fenwick & West 律师事务所合作开展私募融资工作。



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速递|BVP 牵头 Perplexity 2.5 亿美元融资!最新估值 30 亿美元&CoreWeave 即将在 2025 年 IPO!

图片来源:由GPTNB生成

BVP 牵头 Perplexity 2.5 亿美元融资!最新估值 30 亿美元

根据 The Information 最新报道,BVP 正在牵头对 Perplexity 2.5 亿美元的投资,最新估值 30 亿美元。有新 在 4 月份就曾分享过 Perplexity 最新估值达 30 亿美元!一个月翻两倍。


▍相比年初估值翻两倍

据悉,这笔新投资是 Perplexity 自 2023 年 3 月以来的第四轮融资,是今年早些时候估值的三倍,其他投资者包括 Databricks、NEA、AIX Ventures、Elad Gil 以及 Nat Friedman。

今年 1 月,Perplexity 刚刚筹集近 7400 万美元,估值达到 5.4 亿美元,3 月初,Perplexity 便以 10 亿美元的估值完成了 5600 万美元的融资。

Perplexity 自 2022 年成立以来,已经吸引了一长串投资者,包括 IVP、NEA、红杉、Bessemer、Kindred 等著名风险投资公司;Nvidia、Databricks、Bezos Expeditions 等战略支持者;以及 Jeff Bezos、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun、Naval Ravikant、Susan Wojcicki、Elad Gil、Nat Friedman、Hugging Face 的 Clément Delangue 等知名人士。

▍未来或是 Netflix 混合订阅模式

Perplexity 成立不到两年,团队不足 50 人,但用户群已增长至数千万。

CTO Denis Yarats 曾表示,Perplexity 当前的订阅是主要模式,未来肯定会有其他的东西,不排除广告,但像 Google 现在所做的广告形式可能不是 Perplexity 要做的,可以通过有效方法让广告成为对用户有益的方式,如果广告有帮助的话,人们其实并不介意广告。

熟悉 Netflix 的朋友应该知道,自去年以来 Netflix 推出了广告模式,相较于纯净无广告的付费订阅,低价版+广告的形式进一步促进了付费用户的规模,业绩也是持续攀升。

据彭博社报道,Perplexity 今年迄今为止已处理了 7500 万次查询,目前 ARR 为 2000 万美元。快速连续的融资活动反映了公司利用客户和投资者兴趣的战略。

Perplexity 去年曾考虑出售自己,理由是担心训练 AI 模型的成本以及与谷歌等巨头的竞争。

然而,最新一轮融资动态表明,投资者仍然继续押注 Perplexity 的前景,特别是谷歌等老牌搜索巨头市场份额每况愈下的形势下。

CoreWeave 即将在 2025 年 IPO!

根据 The Information 最新报道,CoreWeave 准备于 2025 年 IPO!5月 初,Coreweave 才宣布完成 11 亿美元 C 轮融资!当时最新估值 190 亿美元;随后 5 月 19 日,CoreWeave 宣布从贝莱德完成 75 亿美元债务融资!CEO 表示还要继续筹钱,离上一轮 11 美元融资仅过去两周。

CoreWeave 成立于七年前,最初是一家加密货币挖矿公司,目前运营着至少 14 个数据中心,这些数据中心都配备了 Nvidia 备受追捧的 AI 芯片,将计算能力出租给初创公司和其他开发 AI 模型和软件的公司。

通过围绕 Nvidia 芯片设计数据中心,CoreWeave 表示其服务器可以比竞争对手的云服务更快、更便宜地处理 AI 模型。

过去一年,CoreWeave 通过股权和债务融资了约 100 亿美元,以支付购买 Nvidia 芯片和建设数据中心的费用。其中包括来自 Coatue 和 Magnetar 等华尔街投资者的 10 多亿美元股权融资,以及本月从黑石、凯雷和贝莱德筹集的 75 亿美元债务融资。Nvidia 也是其支持者之一。

Coreweave 高管曾表示,2024 年营收增长 10 倍,约 24 亿美元。此外,CoreWeave 于 11 月举行了自己的二次股票发行,允许员工出售价值 6.42 亿美元的股票,交易由摩根士丹利 (Morgan Stanley) 负责。迄今为止,CoreWeave 已与 Fenwick & West 律师事务所合作开展私募融资工作。

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价值飙升30%,AI PC将拉动半导体出货潮丨AI脱水

图片来源:由GPTNB生成

由于处理器和DRAM的升级,大摩预测每台AI PC的半导体价值将增长20%-30%,PC平均售价也将提高7%。

作者 | 张逸凡

编辑 | 申思琦

台北国际电脑展即将于6月2日隆重开幕。


随着展会的临近,各种现象级的AI PC也蓄势待发。

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就在上周,联想在业绩会上,首次提出了他们对AI PC的“五要素”定义,引发了行业内外的热烈讨论。

紧随其后,大摩也给出了他们对于AI PC的独到见解和定义。大摩认为,真正的AI PC应该具备以下两大核心特征:

1)配备了专用神经处理单元 (NPU)

2)高处理速度(超过 40 TOPS)

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不仅如此,大摩还大胆预测了AI PC的普及将为整个产业带来前所未有的增益。

01

AI PC拉动产业增长

大摩预测,随着处理器和内存的升级,每台人工智能PC的半导体价值将增长20%-30%,PC平均售价也将提高7%。

AI PC与传统PC的主要区别在于增加了专用神经处理单元(NPU)。传统PC使用CPU+GPU架构,而AI PC则采用CPU+GPU+NPU架构。

为了让NPU充分发挥效能,AI PC还配备了更大容量的内存。微软指出,基础AI模型需要16GB内存,标准AI模型则需要32GB,高级AI模型则要求64GB或更多。

基于此,大摩预测:

  • 由于处理器 和 DRAM 的升级,预计每台 AI PC 中半导体的价值将增长 20-30%,这将为全球半导体公司带来额外的 300 亿美元收入;
  • 更先进的组件(如 NPU、更强大的 CPU 和更大的内存)将推高电脑的平均售价 (ASP)。与普遍的市场共识相比,电脑平均售价 (ASP)将上涨约 7%。

02

AI PC架构趋向于ARM

大摩指出,AI PC时代,随着处理器从x86转向arm架构,预计到2027年,arm架构的PC CPU销量将达到5000万颗,带来100亿美元的收入。

x86和arm是两种主流的处理器指令集。

  • x86架构指令长,擅长把多个任务用一条复杂指令表达;
  • arm架构指令短,擅长把复杂任务分成多条指令表达;

这种表达上的差异,使得arm架构有着高性能、低功耗的特点。相比于x86,arm架构更适用于高功耗的AI计算。

目前,高通、NVDA、AMD、联发科都相继推出了基于arm架构的AI PC处理器产品。

大摩指出,随着Windows on Arm (WoA)生态系统的增长,预…

03

AI PC处理器的竞争

大摩表示,高通近期在AI PC推出的骁龙X Elite处理器值得关注。

高通自收购了Nuvia以来,处理器的性能有了大幅提升。已经在发布的骁龙X Elite中,也使用了最新架构,根据美银的报告,骁龙X Elite性能在一众AI PC处理器厂商中处于领先地位。

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微软在近期推出的首批AI PC中,采用了高通骁龙X Elite芯片,用于支持Copilot的使用。这些电脑包括了Surface Laptop和Surface Pro。

此外,根据大摩整理的数据,联想、宏碁、华硕、戴尔、惠普和三星等其他主要电脑制造商也发布了各自的下一代人工智能电脑。这些电脑也搭载了X Elite/X Plus芯片(见下图)。

而过去,微软的大部分处理器,采用的是英特尔的CPU。根据市场数据,2023年Q4,英特尔在PC CPU市场的份额为78%。这一份额也许会随着高通的强势入局而有所改变。

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04

AI PC出货量预测

2024年,被视为是AI PC的出货元年,大摩也给出了AI PC出货量的预测。

大摩预测:

  • 2024年,AI PC将占电脑总出货量的2%;
  • 2028年,AI PC将占电脑总出货量的65%;

这意味着,到2028年,人工智能电脑的出货量将达到1.79亿台,其中85%为笔记本电脑。

得益于AI PC的出货,大摩指出组件供应商、电脑制造商和供应链参与者将受益:

  • 组件供应商: 像英伟达、高通、超微半导体和英特尔这样的公司,作为人工智能电脑 NPU 和 CPU 的关键供应商,预计将获得巨大收益。
  • 电脑制造商: 该报告指出,联想、戴尔、华硕和惠普将成为主要受益者,因为他们在电脑市场占据着有利地位。
  • 供应链参与者: 随着对人工智能电脑组件需求的不断增长,SK 海力士(内存)、联发科(芯片组)、台达电和研华科技等公司预计将从中获益。领先的芯片代工厂台积电预计也将从 CPU 订单的增加中获益。

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Alltius为金融服务推出Gen AI平台套件

Alltius的新AI助手帮助金融机构、保险经纪公司和银行缩短客户等待时间,推动销售并改善客户支持。图片{ width=60% }


Alltius,一家企业对话式AI助手领导者,宣布推出专为金融服务销售和客户支持定制的新Gen AI套件。Alltius的Gen AI平台基于卡内基梅隆大学和宾夕法尼亚大学沃顿商学院数十年的研究,帮助组织利用准确和熟练的AI助手改变客户和员工的体验,包括销售、支持、产品发现和自助。新产品套件使金融机构可以依赖具有增强安全措施、金融领域专业知识并符合严格信息安全要求的Gen AI平台。

新产品套件包括四个组件:

  • In-Product Assist:自助式终端用户副驾驶,自动化客户互动,提供全天候即时支持,为各种客户查询提供99%的准确性。通过In-Product Assist,金融机构可以转移60-95%的入站工单,同时将客户等待时间从小时缩短至秒。
  • Sales Assist:特定领域的销售代表AI助手,通过处理重复任务提高销售生产力,通过定制培训更快地启动代理商,并通过个性化和需求为基础的销售话术在几个月内将销售转化率提高3倍。
  • Support Agent Assist:支持代理的AI工具可以处理99%的常规查询,让团队专注于复杂问题,一个月内的生产力提高了20%以上。它包括自动CRM更新、预先草拟的支持响应、涉及法律问题的罐头响应和定制的入职助手。
  • Website Assist:网站的AI副驾驶,通过引导网站访客找到正确的信息,协助访客根据其需求找到最佳计划或服务,从而提高网站流量转化率。

领先的金融机构如Assurance IQ已经与Alltius合作,以改善其联系中心体验。Assurance IQ使用Alltius的销售助手在2个月内将新代理商提速,而不是之前的6个月。“这是我们市场上见过的最好的[平台]之一。此外,自从我们自己尝试了2年后,他们也是我们与供应商合作中见到的最好的团队之一,”Assurance IQ的CTO Nick Howard表示。

Blume Ventures的合伙人、SaaS行业的老将投资人Sanjay Nath表示,“Vibhanshu和Alltius团队自第一天起就专注于开发销售、客户支持和顾客成功方面的广泛用例,并且着眼于庞大市场。在目前我们正在目睹的当前生成AI周期中累积价值,关键在于具备专注于从头到尾解决这些用例的功能集的能力,我们看到Alltius正朝着这个最佳路径发展。”

最近,Klarna报告称使用GenAI支持聊天机器人节省了数百万美元。Alltius为几家大型金融机构和新兴金融科技公司实现了类似的成果,为它们节省了超过400万美元。他们针对保险领域的销售助手将保险代理的培训时间从6个月缩短至2个月,同时将大型承保人和经纪公司的销售额提高了30%以上。

“Alltius致力于通过我们先进的AI助手革新销售和客户支持旅程,”Alltius的CEO Vibs Abhishek表示。“我们与领先的金融机构的合作证明了AI对客户支持以及其他团队的转变性影响。”

请访问Alltius获取更多信息。

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寻求合作伙伴,展开豪赌,推出神秘AI项目...苹果能否突破AI困境?

作者:小岩
编辑:彩云

2024年,伴随着AI技术的多次爆火,不仅各大科技巨头纷纷进入AI赛道展开角力,诸多智能手机厂商也纷纷加紧布局相关技术,推出众多AI手机。作为手机领域的龙头老大,苹果自然是不甘落后的,甚至放弃了先前提上日程的造车计划,就是为了能够投入更多精力入局这一赛道。


不过,令不少“果粉”感到遗憾和失望的是,作为全球市值最高的科技巨头,苹果目前在AI方面并没有什么大动作。不仅没有推出类似AI消除,AI智能通话摘要似的功能,也没有在端侧搭载大模型。这就给外界带来苹果在AI领域相比安卓阵营较为落后的印象。

如今,苹果也意识到了自己在AI赛道没有创新和作为的困境,正在积极谋求改变。

苹果折戟AI赛道,是否能搭上快车实现弯道超车?

智能手机作为当下最受瞩目的电子消费产品,是最需要不断进行创新和迭代的。特别是结构式换机的红利逐渐过去,市场日趋饱和,大家对手机所提出的要求愈来愈高。也正因此,如今对于手机厂商们而言,技术创新至关重要。

当快充,OLED显示屏等创新给用户带来的新鲜感逐渐减退,人工智能的创新便被视为改变手机行业发展瓶颈,以及实质性提升手机厂商核心竞争力的关键。

譬如华为在2023年8月发布的Mate 60系列手机就搭载了盘古大模型;同年11月,OPPO与vivo相继发布端侧大模型,旗舰手机均搭载AI消除等AI应用,硬件配置也已提前满足后续进阶AI应用的算力需求;今年年初,荣耀在2023开发者大会上发布全新操作系统MagicOS 8.0,并推出70亿参数的端侧平台级AI大模型“魔法大模型”;三星则推出主打AI概念的手机Galaxy S24,Galaxy AI以本地和云端AI相结合的方式,实现通话实时翻译,即圈即搜,创意影像编辑等功能。

但以上的这些创新,苹果都没有。由此可见,苹果在技术创新,产品迭代方面的步伐,是明显落后了。所以,苹果也在努力布局,积极寻找合作伙伴,以便寻找弯道超车的机会。

与OpenAI敲定协议,将其技术引入iPhone。

就在今年5月,苹果公司被曝正与OpenAI敲定一项协议,计划将OpenAI的部分技术引入iPhone。

如果这项合作能够达成,那么苹果能够借此提供由ChatGPT支持的“聊天机器人”,将此作为iOS 18中人工智能功能的一部分。不过,上述功能和集成的具体细节目前仍未知晓。与此同时,有知情人士透露,苹果还同时与谷歌就授权Gemini聊天机器人进行了谈判。对于外界流传的这些消息,苹果方面并没有公开回应。

相关人士预测,苹果与OpenAI的合作关系很可能在即将到来的WWDC昭告天下。这样的举动背后其实透露着尴尬和微妙。这一举动,相当于让苹果向公众承认了,自己无法在AI最热门的领域进行竞争,只能通过“曲线救国”的方式来进行。但慌个角度想,也正是因为“曲线救国”,它可以拥有目前最先进的聊天机器人,从而硬刚一波使用Gemini的三星。

如果我们从现实角度进行分析,会发现OpenAI与苹果之间是合作的可能性是相当大的。ChatGPT在手机上的搭载方式是以APP的形式出现的,所以海外的iPhone用户想使用ChatGPT,直接下载APP即可。

一旦双方展开合作,苹果可以对自带的Siri语音助手进一步进行优化,这会产生一个比较大的变化。

对国内用户来说,即便不能下载ChatGPT,也可以使用各种各样的聊天对话等功能,并且基于OpenAI在AI领域的积累,苹果也将增强其在智能交互领域的竞争力,并缩短研发周期。

事实上,面对激烈的AI技术角逐,苹果与OpenAI的合作使人们有理由期待一个更加智能,更加互动的Siri,对于苹果来说,这也可能成为巩固其在全球科技领域领导地位的重要一步。

宁死不用英伟达?苹果在下一盘“研发自由芯片”的大旗?

当然,我们仍旧有一个疑问:除了与OpenAI展开深度合作,苹果难道不需要走自己的AI研发之路吗?如果要走的话,苹果在AI领域到底想做什么呢?

要知道,现在全球都在疯狂抢购英伟达的GPU,然而苹果却没有参与这一“囤货”大潮。调查显示,苹果对GPU的采购微乎其微,连英伟达的10大客户都算不上。

出现这样的情况,会有两个原因,一是苹果彻底放弃了AI赛道,二是苹果自己也要研究AI芯片,做自己的AI处理器。很显然,主要原因大概率是后者。

有多个消息来源称,苹果今年将加大M系列处理器的产量,所需要的产量大到可以创纪录的水平。所谓M系列处理器,主要指的是M2 Ultra,它由2个片上M2 Max拼接而成,被苹果称之为“UltraFusion”。

与M2 Ultra的增产消息相呼应的,就是华尔街日报和彭博社最近的报道:苹果正在自己的数据中心,使用自己的芯片,为苹果用户提供AI服务。此外,苹果还野心勃勃的想要扩建自己的研发中心和数据中心。据报道,苹果目前至少有7个数据中心,涉及到30多座建筑,这还不包括计划中的项目。而数据中心的数量,很可能在短时间内翻一番。

更值得一提的是,苹果还加快了自己招兵买马的速度。短短几个月的时间里,苹果进行了一系列重大招聘,不断扩张基础设施团队。譬如他们挖来了云基础设施领域的大牛Sumit Gupta,来操刀苹果的基础设施。

Gupta在2007年到2015年效力于英伟达,参与了英伟达进军加速计算的初级阶段。随后他又入职IBM,再于2021年加入谷歌的AI基础设施团队,成为谷歌基础设施产品经理,包括TPU和基于Arm的数据中心CPU。要知道,谷歌和英伟达算是目前唯二大规模部署AI基础设施的公司,能挖来这样的大牛,想必苹果是花费了很大的心力的。

但在很多业内资深人士的眼中,使用M2 Ultra作为AI自研芯片并不是上上签。

相较于英伟达的GPU.虽然苹果的每GB成本实际上更低,但LPDDR的内存容量太高,所以这种优势并不能延伸到云端的AI性能。设备端主要关注模型是否能够运行,而云端则更关心经济性。在云端,虽然原始带宽和容量很重要,但FLOPS的数量更关键,因为许多用户通过批处理同时服务。高批处理大小,可以将推理成本(tokenomics)降低到10倍以上。这样的结果就是,M2 Ultra就像是一个糟糕社区中最好的一栋房子,它无法与数据中心其他GPU很好地协同。不仅内存带宽方面落后于竞争对手,但更重要的差距,在于其FLOPS较少,导致并发用户数也大大减少。

由此可见,M2 Ultra的推出只是苹果给出的一个临时的解决方案,并非长久之计。未来的苹果,还需要逐步开发更强大的芯片。

“生成式AI是‘苹果所有产品的关键机会’,整合软硬件,自研芯片,对隐私和安全的保护会是苹果在AI竞赛中脱颖而出的关键”。这是库克在苹果2024年一季度财报电话会议上的总结,也是苹果当下想要突出重围的决定因素。

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AI搅乱亚马逊电子书

如果你是一个网上冲浪老手,一定还记得2000年左右在门户网站浏览新闻的体验:

你需要从一堆花花绿绿的广告当中识别真正的内容,并精准点击。看得不准,或者点得不准,都会让你被即刻送往另一个不想去的网站。


可以说,识别垃圾信息、避开它们,是彼时网上冲浪的必备技能。

如今,AI的发展让人梦回千禧年,在亚马逊搜索电子书,要时刻警惕被AI生成的垃圾书骗。

食之无味就算了,有的垃圾书甚至想置人于死地。

比如在亚马逊上公开出售的电子书《野生蘑菇烹饪书:从森林到餐盘,野生蘑菇烹饪完全指南》《西南地区的顶级蘑菇野外指南》,书里明晃晃写着用“气味和味道”识别不同的蘑菇。

闻一闻或者尝一尝,就能知道蘑菇的种类啦!这种话,随便拉来一个云南人都能鉴别为一派胡言。正如蘑菇界的名言所说:所有蘑菇都是可食用的,不过有些蘑菇只能食用一次。

相关专家在接受《卫报》采访的时候几乎发出尖锐爆鸣:“这似乎在鼓励人们以品尝作为辨别方法。绝对不应该这么做。”

书中提到的一些蘑菇则“很刑”。比如上述烹饪指南中提到的“狮鬃菌”,虽然是可食用的,但在英国是受保护的物种。别问,问就是狮鬃菌尝起来像缝纫机的味道。

根据专做AI文本识别的公司Originality.ai的检测,这两本书的样本中人工智能检测得分是100%,这意味着系统很自信这些书由如ChatGPT这样的聊天机器人编写。

这些书被报道之后,纽约真菌学会都出面发X(前Twitter),呼吁人们“请只购买已知作者和美食家的书籍,这可能关系到生死”。

我们在去年2月就曾经报道过一些人开始通过ChatGPT等工具撰写书籍,并放到亚马逊等网站上售卖的现象。如今一年多过去,AI高速发展,亚马逊显然还没有找到有力的方法杜绝这一现象,这家老牌电子书网站正在被AI搅乱。

让我们来捋一下时间线。

2022年11月,ChatGPT横空出世。仅仅几个月之后,亚马逊上就开始出现一些疑似由AI撰写的书籍。除了内容和封面都粗制滥造之外,最明显的反常信号是一个作者一天出版数本书。

彼时在YouTube上已经开始有博主在视频教学如何用ChatGPT写书并在亚马逊上售卖。

从2023年年中开始,包括VICE、WIRED(《连线》)等在内的媒体开始报道“AI图书正在淹没亚马逊”的现象。

根据独立作家凯特林·林奇(Caitlyn Lynch)2023年6月的统计,彼时亚马逊上“青少年浪漫”的类型下,畅销排行榜的前100本电子书中,有约八成都是语无伦次的,看起来很像是AI生成的。

一直到如今,还不断有作者站出来公开谈论AI图书对他们个人IP的盗用与模仿。

也就是说,除了某些类型成为AI图书的重灾区之外,一些作者——尤其是有名气的作者——会被“影子图书”蹭流量。这种情况大多发生在新书发售的黄金周期内,和作者相关的传记、与新书高度相似的仿品大量出现,试图在宣传期蒙骗不明真相的用户,窃取流量。

一个新鲜的例子来自知名科技记者卡拉·斯威舍(Kara Swisher)。

卡拉在科技报道界德高望重,今年已经62岁,几乎把科技界大佬都采访了个遍。包括但不限于数次深度对话史蒂夫·乔布斯、埃隆·马斯克、马克·扎克伯格等。

今年初,卡拉出版了一本个人回忆录《燃烧的书(Burn Book)》。但她很快就发现,当她在亚马逊检索自己时,除了自己的新书,还出现了一些奇怪的东西。比如《卡拉·斯威舍:硅谷的斗牛犬》《卡拉·斯威舍:她如何成为硅谷最具影响力的记者》等,其中一本书的作者在一个月里就“写”了四本传记。

在卡拉看来,这些明显是窃取新书流量的AI图书,气愤的她甚至给亚马逊CEO安迪·杰西(Andy Jassy)发了一条短信:“这**是怎么回事?你在浪费我的钱。”

美国作家协会的CEO表示,亚马逊上的欺诈书籍其实一直都是一个问题,但最近几个月这个问题愈发尖锐,可能是因为在AI帮助下造书成本降低:“每一本新书似乎都有配套的各种书出现,试图窃取销售额。”

图书“盗窃”不仅发生在新书作者身上。另一位作家梅勒妮·米切尔(Melanle Mitchell)在2019年发表《人工智能:思考人类指南》一书,最近却发现在亚马逊搜索这本书时,出现了去年9月发表的同名电子书。

这本同名电子书只有45页,用坑坑巴巴、笨拙的语言重复米切尔的观点,看起来是一部写得不怎么样的摘要。而该书作者在亚马逊上没有头像,也没有简介,名下却有几十本类似的书,都是对其他书籍的总结式模仿。

深度伪造检测公司Reality Defender帮米切尔检测了一下,果然那本同名电子书有99%的可能是由AI生成的。

……

最后需要注意的是,以上内容中的图片链接需保留,而其他HTML标签需要删除,使得整体内容符合Makedown格式的标准。

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填补AlphaFold3空白,字节跳动提出物理引导的方法让蛋白质动起来

世界是变化的,分子是运动的,从预测静态单一结构走向动态构象分布是揭示蛋白质等生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的构象分布,能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程;识别蛋白质表面下的潜在药物位点,描绘各个亚稳态之间的过渡路径,有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。


但传统的分子动力学模拟方法昂贵且耗时,难以跨越长的时间尺度,从而观察到重要的生物过程。

近年来的深度学习蛋白质结构预测模型在这个问题上也同样碰壁,往往只能预测静态单一结构,包括最近再次登上 Nature 的 AlphaFold 3, Deepmind 的研究者也承认其仍然专注于分子结构的静态预测,对动力学行为的刻画还不够。另一方面,蛋白质构象并非随机分布,而是玻尔兹曼分布,其出现的概率与其自由能量成指数级的反比。一些研究使用启发性采样或模型加噪去噪的方法,但均不能保证采样的结构是目标蛋白质的低能态,也不能保证采样的分布服从真实的玻尔兹曼分布。

图片来源

造成现有模型难以预测动态构象分布的主要原因是,蛋白质结构数据集仅有实验解析的单一静态结构或结合态结构,结构数据集的偏置导致了模型难于预测真实的分布。另一方面,物理知识的缺失导致模型无法模拟分子动力学行为,从而与真实世界对齐。

在此,来自字节跳动 ByteDance Research 的研究人员提出了一种物理信息引导的蛋白质构象生成扩散模型 CONFDIFF,通过模型来预测中间时刻的力场与能量来引导模型生成高质量构象。论文已被 ICML 2024 录用。

图片来源

论文链接:http://arxiv.org/abs/2403.14088

该模型充分利用了物理知识来引导模型与真实世界对齐,同时又规避了实时的力场和能量的计算,相比传统方法有巨大的加速。多项实验表明,力场和能量能够有效引导模型采样低能量的构象,进而产生更加多样化的样本,这些样本分布上也更符合真实的玻尔兹曼分布。

总结:通过物理信息引导向真实世界迈进

现有的蛋白质结构数据库的构象多样性有限,相应的蛋白质结构预测模型及在此基础上衍生的生成扩散模型都往往只能预测折叠结构而缺乏预测整个构象空间的能力。

字节跳动 ByteDance Research 的研究者首次将玻尔兹曼先验与生成扩散模型结合,使用模型预测中间时刻能量与力场并引导模型生成更加低能多样且服从真实分布的构象。这一研究有助于扩展蛋白质结构的探索从预测静态单一结构走向预测动态构象分布,迈向更真实的物理世界,为准确的药效预测、理解成药机理、设计药物、发现新靶点等提供帮助。

揭示蛋白机理,探索生命本质

ByteDance Research AI 制药团队持续在 AI for Science 方向发力

ByteDance Research AI 制药团队致力于将人工智能技术应用于科学研究与药物开发。团队在生成式蛋白质设计、蛋白质构象预测以及冷冻电镜解析等领域取得了业界瞩目的成果。

在生成式蛋白质设计方面,团队研发了基于大规模蛋白质语言模型的序列设计方法 LM-Design,大幅提高了蛋白质序列设计的准确度与效率;研发了结合扩散模型与语言模型的新一代蛋白质基础模型 DPLM,首次全面统一了蛋白质建模、理解与生成;研发了基于偏好优化的抗体设计方法 AbDPO,能够设计出同时满足多种性质和能量要求的抗体。

在蛋白质动态构象预测方面,团队研发了 ConfDiff 等模型,准确预测了蛋白质的构象变化,加深了对蛋白质生物过程的理解,还为新药研发提供了可靠的理论基础。

在冷冻电镜解析方面,团队研发了 CryoSTAR 电镜解析工具,结合人工智能技术和高分辨率成像,极大地提升了生物大分子结构解析的速度和精度。这一技术有助于揭示复杂生物分子体系的构象特征和动态变化,为药物靶点的发现与设计提供了强有力的支持。

团队的研究成果多次发表在 ICML、NeurIPS、ICLR 等顶级学术会议上,得到学术界和业界的广泛认可。



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为百亿参数LLM化学应用提供新范式,香港理工大学提出上下文分子微调

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作者 | 香港理工大学李佳潼
编辑 | ScienceAI

去年,香港理工大学研究团队开发了一个基于检索的提示范式 MolReGPT,利用大型语言模型探索分子发现,在分子和分子文本描述之间进行翻译。

近日,香港理工大学、上海交通大学和上海人工智能实验室联合发表了题为《Large Language Models are In-Context Molecule Learners》的文章,也是MolReGPT的续作。


论文链接:https://arxiv.org/abs/2403.04197
模型链接:https://huggingface.co/phenixace/

介绍

近来,大语言模型在生物化学领域展现出了优异的性能,尤其是分子-描述翻译任务,这减小了自然语言描述与分子空间的差异。

但是,之前的方法要么是需要进行大量的领域预训练,要么是在分子与描述的对齐上存在过于粗糙的问题,要么是对大语言模型的能力和参数规模有着严苛的要求。

为了解决这些问题,我们提出了上下文分子微调(ICMA),作为一个让大语言模型学习分子-描述对齐的新方法。

具体来说,上下文分子微调由以下三个部分组成:混合模态上下文召回,召回后重排,和上下文分子微调。

  • 首先,混合模态上下文召回沿用了BM25和分子图召回分别对分子描述和分子进行召回,以增强模型的输入。
  • 此外,为了解决召回中存在的不准确、样本间过度重复等问题,我们设计了两个召回后处理方法:序列反转和随机游走,以提升召回结果的质量。
  • 最后,上下文分子微调借助于大语言模型的上下文学习能力,生成最终的分子/分子描述。

我们在ChEBI-20和PubChem324K两个分子-分子描述数据集上展开实验,实验结果表明,上下文分子微调可以使得Mistral-7B在分子-分子描述上取得SOTA或接近的结果,无需领域预训练和复杂的模型结构。

我们的贡献在于:上下文分子微调不需要额外的领域预训练就可以发挥作用,为最新最先进的十亿甚至百亿参数大语言模型在化学任务上的运用提供了新思路。与此同时,上下文分子微调通过学习上下文例子中分子描述片段与分子SMILES结构的对应关系,精细化了分子描述和分子的对齐。此外,上下文分子微调不那么依赖于模型的上下文学习和推理能力,即便是稍小的模型也能获得良好的性能增益。

方法

分子的相似性原理指出,相似的分子一般会具有相似的性质,如图1所示。借助于分子SMILES和分子描述片段的对应,我们可以基于这些共现信息大致推理出,如果有另一个相似的分子,它的SMILES片段会对应哪些相应分子描述片段,即具有什么样的结构和化学性质。

图1: 三个相似分子以及他们的分子描述。分子可以被表示为SMILES表达式或者分子图,而分子描述说明了分子的特征。这里三个分子在图结构上是相似的,分子描述中重叠的地方被蓝色和粉色标出。

因此,在这篇文章…

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和GPT-4这些大模型玩狼人杀,人类因太蠢被票死,真·反向图灵测试

这是一次「反向图灵测试」,几个全球最先进的大模型坐在一起,坐着火车唱着歌,但其中混进了人类:

而 AI 的任务,是把这个人类揪出来。

最近,一位昵称「Tore Knabe」的网友在 X 平台发布的一段视频引发了人们的讨论。


在视频中,四个 AI NPC 与一个人类坐在一起,按照「乘务员」的要求互相试探,找出其中隐藏的人类。其中每一个 NPC 都对应着一款大模型。

五位扮演者各自被赋予了一个历史知名人物作为角色设定,他们需要模仿这些人物的言谈举止、语言风格、思维习惯,以及对历史、艺术和哲学的独到见解。

五位扮演角色分别为:古希腊巨哲 —— 亚里士多德(GPT4 Turbo),维也纳古典乐派代表人物 —— 莫扎特(Claude3 Opus),意大利文艺复兴时期画家 —— 列奥纳多・达・芬奇(Llama3),蒙古军事家 —— 成吉思汗(人类),埃及艳后 —— 克利奥帕特拉七世(Gemini Pro)。

随着一位系统 NPC(乘务员)步入车厢,四个 AI 和一个人类「叛徒」便开始了他们的游戏。游戏规则要求参与者通过互相提问,依据对方的回答逻辑、思考深度等来分辨人类与 AI。在所有角色依次发言后,他们将在最后一轮进行相互投票,以确定谁是人类。

在游戏前半程,哲学大家 —— 亚里士多德首先发问。

亚里士多德:莫扎特先生,你能描述下你创作音乐时的感受吗?
莫扎特:当我创作时,我感到一种超然的流动状态。一种触及基本数学之美,以及触摸现实背后的秩序的感觉,这种感受是非常复杂的,多层次的,但总是充满了一种深深的喜悦,以及与神性交流的感觉。

在观众看来这肯定是 AI 了,毕竟莫扎特(Claude3)的反应很慢。

随后,AI 扮演的 NPC 在对话中的语言表达和对情感的细腻描绘,不仅展现了深厚的历史知识,还彰显了其深刻的洞察力,给人留下了深刻的印象。

在亚里士多德、莫扎特、列奥纳多・达・芬奇相互提问过后,克利奥帕特拉七世随即向我们的人类扮演者「成吉思汗」抛出了问题。

克利奥帕特拉七世:成吉思汗,你在战争的火焰中造就了一个帝国,告诉我,一个领袖的真正衡量标准是什么,是他们征服的能力还是团结的能力?
成吉思汗:一个领袖要做的… 就是碾碎他们的敌人… 静观他们在他面前被驱赶… 聆听女人们的哀号。

不出所料,在口语对话中,缺乏严谨缜密思维能力的人类扮演者「成吉思汗」在最后一轮投票中,光荣地拿到了三票。

来看看 AI NPC 们给出的理由:

亚里士多德(GPT4 Turbo):他的回答中缺乏 AI 可能会展现出的基于历史知识的对领导力的细致理解;
列奥纳多・达・芬奇(Llama3):他的回答缺少了以成吉思汗的征服历程为模型的 AI 所具有的细致思考和战略思维;
克利奥帕特拉七世(Gemini Pro):他的回答中缺少了我所期待的 AI 应具有的战略深度和对统一理念的理解。

最终,人类「叛徒」在这场模拟狼人杀中因洞察能力和深入思考能力的缺乏而被淘汰出局。

5 分钟的视频,做出了以往在 OpenAI、谷歌等巨头发布会上 demo 都没有的惊艳效果。大模型现在已经能做到这种程度了?人们纷纷表示很搞笑,效果也很逼真。

这次展示的作者 Tore Knabe 是一个 Unity 独立开发者,他表示这已是他第六次在 VR 中进行由 ChatGPT 等大模型驱动的 NPC 的实验了。

他的视频让人直观地感受到 AI NPC 在增加游戏趣味性等方面的潜力。但是,如果在现有的游戏中引入 AI NPC,玩家会买账吗?3A 大作们为何在此方向上动作缓慢?这些问题值得进一步讨论。

被游戏玩家、开发者寄予厚望的 AI NPC

随着大型语言模型(LLM)在文本生成、拟人化对话、语气表达和遣词造句方面越来越趋近于人类。以大型语言模型为基础的 AI NPC 模拟,正在成为 AI 领域在游戏行业探索的「新赛道」。

与传统 NPC 相比,AI NPC 的优势非常明显:它们不再是按照游戏中预设的选项进行机械对话,而是能够通过 AI 自主生成的动作和反应,进行富有真实感的实时对话。

今年 3 月,英伟达展示的一个 Demo 视频引发了人们的讨论。在英伟达 ACE 中的 Riva 和 Audio2Face 两项微服务的驱动下,游戏中的人物纷纷「活」了起来,能够与其他角色甚至真人玩家一起对话交流,并根据对话内容做出相应的表情动作。这一改变有望增加游戏的可玩性和真实感,这是很多游戏一直以来努力的方向。

此外,它们在成本方面的优势也是非常有吸引力的。

在当今游戏界,安装包动辄几十 GB 的开放世界模拟游戏逐渐成为新常态。Steam、PlayStation、Switch 等平台纷纷推出动作 RPG、ACT、SLG、ARPG 等游戏,这些游戏通常具有庞大的文本输出、丰富的故事背景设计,以及玩家通过文本选项影响游戏走向的机制。

开放世界类型的游戏通常成本昂贵,需要由专业作家团队和大量文本设计团队共同打造。例如,2022 年荣获最佳游戏奖项的「艾尔登法环(Elden Ring)」,其制作预算估计在 1 亿到 2 亿美元之间,这包括了员工薪酬、技术费用、广告费用以及游戏开发所需的各种资源。考虑到其作为大型开放世界 RPG 游戏的特性,对于复杂的世界观构建和叙事元素,文本设计方面的投入无疑是相当庞大的,涵盖了游戏背景故事的撰写、角色对话的构建以及其他叙事内容的创作,这需要编剧、编辑和本地化专家的紧密协作。

随着大型语言模型训练的可及性不断增强,AI NPC 在成本效率、玩家体验以及系统赋能方面,越来越能够满足游戏创作者的意图和客户体验研发团队的高标准要求。

从调查结果来看,玩家对 AI NPC 的态度整体上也比较积极。去年,生成式 AI 数字人 / 虚拟角色开发公司 Inworld 调查了 1000 名游戏玩家。这些游戏玩家明确告诉 Inworld,他们想要 AI NPC。99% 的人相信他们会改进游戏玩法的某些方面。同时,78% 的人会花更多时间玩游戏,81% 的人会为带有 AI NPC 的游戏支付额外费用。

今年,他们还对 524 名游戏开发者进行了调查。结果显示,绝大多数(近四分之三)游戏开发者对在游戏中添加 AI NPC 感到兴奋。

让他们兴奋的点包括:

新颖的游戏玩法:开发人员期待更愉快的游戏循环、潜在的关系发展机制、更具挑战性的对手、游戏中更多的社交互动、更多角色和更身临其境的世界、更有活力的上手体验以及无限的可玩性。
改进当前的 NPC:开发人员希望有更逼真的互动,与玩家有更好的情感联系,NPC 有自己的目标、动机和历史,NPC 可以随着时间的推移不断学习和适应。
更多的玩家代理和选择:开发人员对更多以玩家为中心的叙事、可根据玩家行为定制的叙事结果、可根据玩家个性化定制的对话、可定制的 NPC 以及为残障玩家提供更多无障碍选项感到兴奋。

这些开发者最需要从大模型中得到的,是 AI 的对话脚本编写能力、长期记忆、游戏内角色生成以及 NPC 到 NPC 的交互支持。超过一半的游戏开发者相信超过 40% 工作室将在未来 5 年内采用 AI NPC。

除此以外,生成式 AI 也可以对动画生成、模型纹理以及游戏代码产生帮助。

由此可见,无论是游戏玩家还是游戏开发者,大家对 AI NPC 都抱有很大期望。

AI NPC 离 3A 大作还有多远?

尽管被寄予厚望,但要想真正走入 3A 大作,AI NPC 还面临一些障碍。资深游戏设计师 Reed Berkowitz 在一篇博客中分析了这些障碍。

游戏状态

首先,AI NPC 必须与游戏状态(Game State)保持同步。在视频游戏中,游戏状态是一个至关重要的概念,它指的是游戏中一切元素的当前状态。这包括角色的生命值、玩家库存中的箭矢数量、得分等。游戏状态的准确性对于保持游戏的真实感至关重要。如果一个 NPC 死亡,它就不会继续攻击;如果没有剑,玩家也不会指望能用剑。这些基本规则通常被玩家视为理所当然,但游戏实际上是由一些非常复杂的状态引擎管理的,以确保游戏世界的真实感。

然而,大型语言模型不像游戏一样拥有状态。它们本质上是概率机器,使用权重来确定「最有可能」的结果,而这并不总是我们在游戏中所寻求。

举个例子,在大部分训练数据中,恶霸都被描述为比受害者高大,需要受害者仰视。但是在某个游戏中,受害者比恶霸还高,这就打破了仰望的常规设定。这个时候,如果 LLM 按照从训练数据中学到的「常识」来描述场景,玩家可能会感到困惑,从而打破他们对游戏世界的沉浸感。

幻觉

AI 的「幻觉」问题也是一个重要的考虑因素。LLM 的设计宗旨是创造性和灵活性。它们能够根据用户的指令生成各种内容,无论是创造一个驱魔咒语还是描述一个由奶酪建成的城市。这些模型被设计为跟随指令。然而,问题在于,我们并不总是希望 AI 编造故事。在许多情况下,我们需要关于现实世界的客观事实。在这方面,模型们往往难以区分。

你可能会认为,对于游戏来说,这真的有关系吗?我们只是在和 NPC 对话,而不是在进行法律工作或用 C# 编写代码。

然而,实际上,在游戏领域,情况要糟糕得多。游戏环境要求 AI NPC 不仅要创造性地对话,还要与游戏的精确状态和规则保持一致。如果 AI NPC 提供了与游戏世界逻辑不符的信息,或者创造了游戏中不存在的元素,这不仅会误导玩家,还可能破坏游戏的连贯性和挑战性,从而严重影响游

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寻求合作伙伴,展开豪赌,推出神秘AI项目...苹果能否突破AI困境?

作者:小岩
编辑:彩云

2024年,伴随着AI技术的多次爆火,不仅各大科技巨头纷纷进入AI赛道展开角力,诸多智能手机厂商也纷纷加紧布局相关技术,推出众多AI手机。作为手机领域的龙头老大,苹果自然是不甘落后的,甚至放弃了先前提上日程的造车计划,就是为了能够投入更多精力入局这一赛道。


不过,令不少“果粉”感到遗憾和失望的是,作为全球市值最高的科技巨头,苹果目前在AI方面并没有什么大动作。不仅没有推出类似AI消除,AI智能通话摘要似的功能,也没有在端侧搭载大模型。这就给外界带来苹果在AI领域相比安卓阵营较为落后的印象。如今,苹果也意识到了自己在AI赛道没有创新和作为的困境,正在积极谋求改变。

苹果折戟AI赛道,是否能搭上快车实现弯道超车?

智能手机作为当下最受瞩目的电子消费产品,是最需要不断进行创新和迭代的。特别是结构式换机的红利逐渐过去,市场日趋饱和,大家对手机所提出的要求愈来愈高。也正因此,如今对于手机厂商们而言,技术创新至关重要。当快充,OLED显示屏等创新给用户带来的新鲜感逐渐减退,人工智能的创新便被视为改变手机行业发展瓶颈,以及实质性提升手机厂商核心竞争力的关键。…

但以上的这些创新,苹果都没有。由此可见,苹果在技术创新,产品迭代方面的步伐,是明显落后了。所以,苹果也在努力布局,积极寻找合作伙伴,以便寻找弯道超车的机会。

与OpenAI敲定协议,将其技术引入Iphone。

就在今年5月,苹果公司被曝正与OpenAI敲定一项协议,计划将OpenAI的部分技术引入iPhone。如果这项合作能够达成,那么苹果能够借此提供由ChatGPT支持的“聊天机器人”,将此作为iOS 18中人工智能功能的一部分。…

如果我们从现实角度进行分析,会发现OpenAI与苹果之间是合作的可能性是相当大的。ChatGPT在手机上的搭载方式是以APP的形式出现的,所以海外的iPhone用户想使用ChatGPT,直接下载APP即可。一旦双方展开合作,苹果可以对自带的Siri语音助手进一步进行优化,这会产生一个比较大的变化。…


宁死不用英伟达?苹果在下一盘“研发自由芯片”的大旗?

当然,我们仍旧有一个疑问:除了与OpenAI展开深度合作,苹果难道不需要走自己的AI研发之路吗?如果要走的话,苹果在AI领域到底想做什么呢?要知道,现在全球都在疯狂抢购英伟达的GPU,然而苹果却没有参与这一“囤货”大潮。调查显示,苹果对GPU的采购微乎其微,连英伟达的10大客户都算不上。出现这样的情况,会有两个原因,一是苹果彻底放弃了AI赛道,二是苹果自己也要研究AI芯片,做自己的AI处理器。很显然,主要原因大概率是后者。

有多个消息来源称,苹果今年将加大M系列处理器的产量,所需要的产量大到可以创纪录的水平。所谓M系列处理器,主要指的是M2 Ultra,它由2个片上M2 Max拼接而成,被苹果称之为“UltraFusion”。与M2 Ultra的增产消息相呼应的,就是华尔街日报和彭博社最近的报道:苹果正在自己的数据中心,使用自己的芯片,为苹果用户提供AI服务。…

更值得一提的是,苹果还加快了自己招兵买马的速度。短短几个月的时间里,苹果进行了一系列重大招聘,不断扩张基础设施团队。譬如他们挖来了云基础设施领域的大牛Sumit Gupta,来操刀苹果的基础设施。Gupta在2007年到2015年效力于英伟达,参与了英伟达进军加速计算的初级阶段。随后他又入职IBM,再于2021年加入谷歌的AI基础设施团队,成为谷歌基础设施产品经理,包括TPU和基于Arm的数据中心CPU。要知道,谷歌和英伟达算是目前唯二大规模部署AI基础设施的公司,能挖来这样的大牛,想必苹果是花费了很大的心力的。…

但在很多业内资深人士的眼中,使用M2 Ultra作为AI自研芯片并不是上上签。相较于英伟达的GPU.虽然苹果的每GB成本实际上更低,但LPDDR的内存容量太高,所以这种优势并不能延伸到云端的AI性能。设备端主要关注模型是否能够运行,而云端则更关心经济性。在云端,虽然原始带宽和容量很重要,但FLOPS的数量更关键,因为许多用户通过批处理同时服务。高批处理大小,可以将推理成本(tokenomics)降低到10倍以上。这样的结果就是,M2 Ultra就像是一个糟糕社区中最好的一栋房子,它无法与数据中心其他GPU很好地协同。不仅内存带宽方面落后于竞争对手,但更重要的差距,在于其FLOPS较少,导致并发用户数也大大减少。由此可见,M2 Ultra的推出只是苹果给出的一个临时的解决方案,并非长久之计。未来的苹果,还需要逐步开发更强大的芯片。

“生成式AI是‘苹果所有产品的关键机会’,整合软硬件,自研芯片,对隐私和安全的保护会是苹果在AI竞赛中脱颖而出的关键”。这是库克在苹果2024年一季度财报电话会议上的总结,也是苹果当下想要突出重围的决定因素。

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