Dell’Oro Group的一份新报告显示,在对AI-ready硬件需求的推动下,数据中心在2024年第二季度的资本支出增长了接近50%。
自2022年底生成式AI革命爆发以来,服务器支出也存在类似的态势。一旦企业发现自己必须投资购置或者租用搭载GPU加速器的设备,往往会选择扩展现有服务器机群,被用于投资新设备的支出则自然随之下降。英特尔正在加大对其“Sapphire Rapids”至强SP的投入,AMD在其“Genoa”Epyc 9004处理器上也采取了同样的做法。
从电子商务到非营利组织,利用企业数据资产可能是组织成败的关键。机器学习和生成式AI是其中的一个组成部分,但要成功地应用这些技术则评估AI对业务的实际影响。
微软数据安全、隐私和合规总经理Herain Oberoi称,围绕AI和安全开展的工作“对于合作伙伴来说是一个巨大的机会”——尤其是在帮助客户了解AI风险、构建解决这些风险的应用、以及围绕新攻击面构建仪表板和报告等领域。
行业观察家和媒体仍把AI视为一项未来技术,但现实是AI已经到来,并且正在创造新的体验。在SaaStr,我遇到了两位IBM合作伙伴,他们都在watsonx上构建了解决方案。
对于亿滋国际这样的品牌来说,解决方案不是在技术和人性之间二选其一,而将它们融合于一处。这种方法不仅让企业得以跟上持续变化的消费者期望,而且还可以通过结合先进的AI功能与真正的同理心驱动策略来提升其营销影响力——我之前曾将这种方法定义为“生成式CMO”方法。
英伟达(Nvidia )日前收购了位于美国西雅图的一家专门从事生成式人工智能工具的初创公司 OctoAI,这一大胆举措巩固了 Nvidia 在人工智能基础设施领域的领先地位。
所谓的提示是指我们给人工智能工具下达的指令,提示用于引导人工智能工具的输出。我们可以把提示想象成现代计算机代码的等价物,只不过提示是用自然语言编写的。与编写传统计算机程序一样,编写的提示也有好坏之分,好的提示可以有效地引导人工智能工具生成所需要的输出,不好的提示就做不到这一点。
在AI技术的推动下,电信网络的部署、管理和运营方式经历着前所未有的变革。电信运营商天然具有利用和发挥AI能力的网络与数据资产,面对这一浪潮,如何抓住机遇,推动创新,是整个行业亟需思考的关键课题。
数据与信任联盟(Data and Trust Alliance)是一个由企业和机构组成的联合体,其中包括通用汽车(GM)、国际商业机器公司(IBM)、万事达卡(Mastercard)、元公司(Meta)和美国国家橄榄球联盟(NFL)。该联盟于周五(9月26日)发布了指导原则,呼吁政策制定者改进AI监管的协调性,同时警告过度监管可能会扼杀创新。
类似于优秀的销售人员和客服人员,AI客户服务代理能够认真倾听、理解客户需求,并推荐合适的产品和服务。这些代理能够无缝集成到网页、移动端和销售终端等各类渠道中,还可以结合语音和视频等功能,实现更丰富的用户体验。
Mollick首先提到了AI的“扩展法则”(scaling law),这是目前AI领域的一个重要非正式规则。根据这一法则,AI模型的规模与其智能成正比。随着模型规模的增长,其处理信息的能力、训练成本以及电力消耗都会增加,从而使得模型变得更加智能。
美国俄克拉荷马城警察Sgt. Matt Gilmore使用类ChatGPT产品Axon,将执法记录仪音频转换为文本报告,效率提升225倍。Axon利用AI提高警察工作效率,包括犯罪预防、案件处理、培训教育和心理健康支持。产品主管指出,Axon与ChatGPT技术相似,但更安全、可控。
标普全球AI副总监-AJ Smith便展示了与ChatGPT一起合唱披头士的经典歌曲《Eleanor Rigby》。整个演唱过程相当丝滑,并且AI还会时不时的称赞他几句唱的很好。
正如近期由英特尔和至顶科技组织的 AI Summit·PEC AI新势力专场活动上,来自产学研的参会嘉宾所达成的一致共识是,智能场景无处不在,来自“端、边、云”的智能算力也无处不在。
全球主要国家纷纷将开源纳入国家级战略,开源生态呈现出一片欣欣向荣的景象。我国作为全球数字经济的重要参与者和建设者,自然不能置身事外。然而面对开源大潮,中国究竟准备好了吗?我们如何在激烈的国际竞争中抢占先机,打造属于自己的开源生态,并最终在智能时代占据制高点?
VSP One不仅实现了设备和数据的统一管理,还极大提升了数据安全性和业务效率,为统一混合云存储提供了数据基础。