新闻茶泡Fan

科技   2024-10-16 11:31   北京  

01 智算中心建设不可盲目跟风

      自ChatGPT引发新一波人工智能热潮以来,国内智能算力呈现井喷式发展,各地智算中心建设纷纷提速。据报道,目前国内已建、在建的智算中心超过250个,其所在地既包括北京、成都、武汉、杭州等经济发展较好且具备一定人工智能产业基础的城市,也包括一些四、五线城市。

  智算中心作为人工智能产业的重要底层基础设施,对于推动地方经济转型升级无疑是有积极意义的。然而,在这股如火如荼的建设热潮中,作此打算的地方也需要保持冷静,切不可“大干快上”、盲目跟风。

  应当看到,一个地方是否适合发展算力产业,除考虑自身需求外,还应统筹考虑所在地区的水电资源供应、碳排放指标、网络延迟和带宽、气候环境、容灾备份等因素,以及当地算力产业的市场前景。

  智算中心的建设需要巨额资金投入,而投资回报却不确定。由于智算技术更新迭代很快,智算中心的生命周期一般只有5至10年,如果没有强大的技术储备和升级能力,就可能陷入不断投入却无法跟上技术发展步伐的困境。另外,智算中心的运营管理离不开专业的技术人才和高效的管理团队,否则就可能无法发挥其应有作用,甚至出现设备闲置、资源浪费等问题。

  由此看来,智算中心该不该建、能不能建、什么时候建、建在哪里,需要科学、稳慎决策,绝不能头脑发热、一哄而上“赶时髦”。总的原则应当是,在市场需求明确且可持续的情况下,因地制宜、按需建设、适当超前。

  建设智算中心,首要的还是服务地方经济发展。因此,在发展方向上应该注重发挥区域特色和产业优势。比如,在制造业发达的地区,可建设面向工业智能化的智算中心;而在农业资源丰富的地区,则可建设服务于农业大数据分析的智算中心。

  加强合作共享,打造开放、协同、共赢的智算生态体系,对于提高智算中心使用效益也很重要。在这方面,地方政府可加强与企业、高校、科研机构等的合作,共同建设和运营智算中心,更好实现降本增效。同时,还可强化与周边地区智算中心的资源共享和协同发展,避免重复建设和资源浪费。

  总而言之,对智算中心这样高投入且智力密集的重大建设项目,各地要在深入调研的基础上,全面考虑成本、收益和可能的风险因素,进行综合评估和深入论证。有关部门也应加强智算中心评测体系建设和行业监管力度,防止盲目建设和资源浪费,这样才能更好地保障智算产业健康有序发展。(来源:科技日报)

02 联想正式发布 AI Now

      10 月 16 日,联想集团在 Tech World 上,面向全球正式发布联想 AI Now。

      官方表示,联想 AI Now 是联想 PC 上的个人 AI 智能体,这让联想区别于其他所有 PC 厂商,个人计算正在转变为人工智能支持的个性化计算。

      联想集团董事长兼 CEO 杨元庆表示,对于个人消费者来说,他们现在可以从个人电脑、平板电脑和智能手机等设备的入口访问公共人工智能。同时,这些设备内置了人工智能模型,可以接收用户提示,并通过自然交互在本地执行推理。这是实现个人 AI 的第一步。(来源:爱范儿)

03 曝 iPhone 18 Pro Max 首发 2nm 芯片

            据业内人士手机晶片达人爆料,2026 年发布的 iPhone 18 系列将首发搭载 2nm 芯片。这款芯片被称为 A20,由台积电制造,预计在 2026 年推出。与此芯片一起,iPhone 18 系列的内存也将升级至 12GB,采用全新的 WMCM 封装技术。

      台积电计划在 2025 年底开始量产 2nm 芯片,这使得 iPhone 18 系列成为第一款搭载此技术的智能手机。分析师郭明錤此前已确认,iPhone 17 系列将使用 N3P 制程芯片,而 iPhone 18 系列则将独占 2nm 芯片。

      与 3nm 工艺相比,2nm 芯片的性能预计提升 10% 至 15%。这意味着在相同的工作负载下,芯片能够更快地执行任务。而在相同性能下,2nm 芯片的功耗有望降低 25% 至 30%,这对于延长设备的电池寿命和减少热量产生尤为重要。

      据悉台积电会在明年底量产 2nm 工艺,苹果已预订了台积电 2nm 制程工艺量产初期的全部产能,不过明年的 iPhone 17 系列仍然会停留在 3nm 制程上。(来源:爱范儿)

04 苹果 AI 专家质疑:大语言模型根本无法进行逻辑推理

      近两年,大语言模型(LLM)在多种任务上的表现受到了人们的极大关注,同时也引发了对其逻辑推理能力的质疑。

      苹果公司的 Iman Mirzadeh 及其团队通过创建 GSM-Symbolic 基准测试,对多个开源模型(如 Llama、Phi、Gemma、Mistral)和闭源模型(如 GPT-4o、o1 系列)进行评估。

      当问题中的数字或名称发生改变时,模型的表现会大幅波动,而且随着问题的复杂度增加,模型的表现急剧下降,显示出在处理复杂问题时的不稳定性。例如仅仅改变问题中的名字,就可能导致模型的准确率变化高达 10%。如果将这种情况类比到小学数学测试中,仅仅因为改变了人名而导致分数下降 10%。

      未来,大语言模型需要突破模式匹配,真正实现逻辑推理,才能应对不断变化的现实需求。(来源:爱范儿)

05 USB-C 有望一统电子设备充电江湖,继欧盟、印度后英国也考虑制定相关标准

      10 月 16 日消息,科技媒体 The Register 于 10 月 14 日发布博文,报道称英国政府启动了一项关于电气设备充电标准的咨询活动,探讨该国是否应该采用与欧盟相同的 USB-C 连接器。

      欧盟和印度已将 USB-C 作为个人设备的充电标准,美国也在考虑采纳。英国希望听取制造商、进口商、分销商和行业协会的意见,通过调查来确认是否应制定统一的充电标准。

      对于消费者来说,标准化充电器意味着在购买新设备时可以选择不带充电器,降低成本;而对于制造商来说,可以简化供应链。

      英国政府认为,实施统一充电解决方案将有助于企业发展,并带来消费者和环境的双重收益。(来源:IT之家)




电脑爱好者
领略科技新生活,畅享互联新时代!