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AI训练
12月 2日
2 条新闻
22:29

AI泡沫原罪：英伟达是AI戒不掉的“毒丸”？

AI泡沫原罪：英伟达是AI戒不掉的“毒丸”？

本文通过分析AI产业链核心公司的财务状况，揭示了AI投资热潮下的利润分配不均问题。在AI基建初期，云服务商面临高昂的前期投入与实际现金流紧张的矛盾；算力提供商如英伟达因垄断地位获利丰厚；而下游应用商如OpenAI则因收入增长速度不及成本增加速度而陷入亏损。文章指出，这种利润分配模式导致了整个AI产业生态链的不稳定，需要通过技术创新和商业模式优化来解决。

来源：36氪

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破
18:22

数据中心，电力告急

数据中心，电力告急

随着AI算力需求激增，数据中心电力消耗问题日益突出。高盛报告指出，美国AI发展面临的主要障碍是电力供应。初创公司如PowerLattice和Empower正致力于研发高效电源管理芯片，旨在减少能耗并提升计算效率，预计未来几年内将实现千兆瓦级别的能源节省。同时，第三代半导体材料GaN与SiC的应用，以及800V高压直流架构的推广，将进一步推动AI基础设施向更高效、更环保的方向发展。

来源：36氪

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破
11月 30日
1 条新闻
10:15

华尔街尬捧TPU学术界懵了：何恺明5年前就是TPU编程高手，多新鲜

华尔街尬捧TPU学术界懵了：何恺明5年前就是TPU编程高手，多新鲜

新闻指出，尽管市场对谷歌TPU的突然追捧导致英伟达股价下跌，但Meta、xAI等大公司及学术界早已广泛使用TPU进行AI模型训练。技术上，谷歌与英伟达均未形成绝对优势；成本方面，基于Llama 3.3的评测显示，H100相比TPU v6e在性价比上有显著优势。分析认为，谷歌通过TPU销售更多是为了保障产能而非直接竞争。

来源：量子位

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破
11月 27日
5 条新闻
21:10

谷歌AI往事：隐秘的二十年，与狂奔的365天

谷歌凭借Gemini 3与Nano Banana Pro等模型，在AI生图精度和想象力上取得显著进展，月活跃用户大幅增长。其成功源于长期投资和技术积累，包括早期的‘猫论文’、大规模神经网络训练及DeepMind收购等关键节点。这些举措不仅推动了无监督学习、推荐系统等技术的发展，还促进了整个AI产业的繁荣。

来源：36氪

# AI绘画 # AI训练 # 模型突破
16:14

5亿热钱砸向清华AI Infra明星：最大化算力效能筑造智能体基建

5亿热钱砸向清华AI Infra明星：最大化算力效能筑造智能体基建

无问芯穹完成近5亿元A+轮融资，累计融资近15亿。公司凭借软硬协同、多元异构的技术优势，在AI基础设施领域实现差异化发展。资金将用于扩大技术领先优势、推动AI云与终端方案规模化拓展及加大智能体基础设施研发投入。其“智能体基础设施×（AI云+终端智能）”战略精准把握了智能体时代的核心需求，展示了在云端大算力、终端大模型推理等方面的体系化能力。

来源：量子位

# AI智能体 # AI训练 # 模型突破
16:07

月之暗面公开RL训练加速方法：训练速度暴涨97%，长尾延迟狂降93%

月之暗面公开RL训练加速方法：训练速度暴涨97%，长尾延迟狂降93%

月之暗面联合清华大学提出全新加速引擎Seer，显著提升LLM强化学习训练速度，在不改变核心算法前提下，实现Rollout效率提升74%～97%，长尾延迟减少75%～93%。Seer通过三大模块（推理引擎池、请求缓冲区、上下文管理器）和三项关键技术（分段生成、上下文感知调度、自适应分组推测解码），从内存、调度、推理三个维度优化rollout效率。实验验证表明，Seer在不同工作负载中均实现性能突破，吞吐量提升显著，且大幅降低长尾延迟。

来源：量子位

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
15:58

谷歌 Ironwood TPU 突袭，英伟达 GPU 迎来挑战者？

谷歌 Ironwood TPU 突袭，英伟达 GPU 迎来挑战者？

谷歌发布第七代TPU Ironwood，性能提升显著，与ARM架构AxionVM共同构建全方位AI基础设施体系，提供“AI超级计算机即服务”模式。此方案对大模型训练、推理及服务场景友好，大幅降低AI落地门槛和运维成本。英伟达强调其在通用性、兼容性和生态方面的优势，但市场格局正面临挑战。未来AI芯片市场将呈现多样化共存态势，投资逻辑转向全栈服务能力。

来源：36氪

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破
11月 25日
4 条新闻
20:36

AI芯片开启第二战场

AI芯片开启第二战场

谷歌TPU芯片成为AI硬件焦点，与博通合作开发TPU v7p预计2026年推出。Meta计划租用并部署谷歌TPU，交易规模或达数十亿美元。谷歌TPU在大规模、低功耗推理上展现优势，支持Gemini 3等模型训练。市场对ASIC芯片兴趣重燃，预计2026-2027年各大CSP的ASIC数量将迎来爆发式增长。

来源：36氪

# AI芯片 # AI训练 # 模型突破
19:34

马斯克开始用Grok替代员工了，最惨部门裁员90%

马斯克开始用Grok替代员工了，最惨部门裁员90%

马斯克正在推动用AI替代人力的战略，通过Grok模型取代X公司中负责安全和内容管理的工程团队。他计划让X的算法完全AI化，并由Grok接管推荐系统及用户兴趣匹配。此外，他还启动了Macrohard项目，旨在利用AI自动化软件开发过程，涵盖代码编写、游戏设计等领域。然而，这种激进策略可能引发平台安全性和核心业务稳定性方面的风险。

来源：36氪

# AI智能体 # AI训练 # 模型突破
16:28

新加坡国家AI计划放弃Meta模型，转向阿里千问

新加坡国家人工智能计划（AISG）正在进行一次重大战略调整，在其最新的东南亚语言大模型项目中，放弃了Meta模型，转向阿里巴巴的通义千问Qwen开源架构，标志着中国开源AI模型在全球影响力版图中的一次关键扩张。据悉，AISG于11月25日宣布推出的“Qwen-SEA-LION-v4”模型，在一项衡量东南亚语言能力的开源榜单上迅速占据首位。这一转变旨在解决一个长期痛点：此前以Meta的Llama系列为代表的开源模型，在处理印尼语、泰语和马来语等区域性语言时表现不佳，严重制约了本地化AI应用的开发效率与性能。 (上证报)

来源：钛媒体

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破
11月 24日
2 条新闻
17:44

美国AI算力新基建是“泡沫”吗？

美国AI算力新基建是“泡沫”吗？

美国正进行大规模算力投资，以支持通用人工智能的发展，预计吸引超2.5万亿美元投资。尽管存在泡沫风险，但大模型企业如OpenAI和Anthropic的高速增长收入及各行业对AI应用的需求，为这一投资提供了合理性。同时，AI技术推动了云计算行业的显著增长，增加了对芯片和数据中心的需求。然而，需关注潜在的技术迭代减缓、产业链循环投资等风险。

来源：36氪

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破
16:43

青年科学家数量创新高！35位新一期“新基石研究员”获资助

青年科学家数量创新高！35位新一期“新基石研究员”获资助

新基石研究员项目第三期资助35位科学家，其中青年科学家占比超过四分之一，平均年龄45岁。该项目聚焦原始创新与自由探索，支持数学与物质科学、生物与医学科学两大领域，鼓励跨学科研究。通过长期稳定资金支持，促进AI相关基础技术如深度学习、机器学习及多模态模型的发展，并推动其在医疗诊断等领域的应用。

来源：量子位

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破