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美满电子科技CIO谈AI、云计算与数字化扩展
Marvell Technology 是一家全球性半导体公司，专注于数据基础设施解决方案，年收入约55亿美元。公司在人工智能驱动的基础设施领域处于领先地位，为数据中心、汽车和网络等行业提供关键半导体解决方案。首席信息官 Nishit Sahay 在过去七年里推动了 Marvell 的数字化转型，实施了AI驱动的效率提升，管理了重大收购，并为公司持续创新奠定了基础。
什么是预测分析？将数据转化为未来洞察
预测性分析是一种利用历史数据和先进分析技术来预测未来结果的高级数据分析方法。它结合了统计建模、数据挖掘和机器学习等技术,可以帮助组织准确预测未来趋势和行为,从而做出更明智的决策。预测性分析市场正快速增长,预计到2032年将达到950亿美元规模。
制药行业正在用尽名称，AI 可以提供帮助吗？
制药公司在为新药命名时面临严峻挑战，不仅要考虑品牌效果，还需满足各国监管要求。随着已批准药物名称增多，命名空间日益狭小。为解决这一问题，一些公司正在开发人工智能工具，以加速药物命名过程并降低风险。这些AI工具可以快速筛选名称、评估风险，大大提高命名效率。
人为因素：重新定义 AI 时代的网络安全
在当今网络安全领域，人为因素成为最大隐患。74%的数据泄露事件与人为行为相关，凸显了加强"人层"安全的迫切性。本文探讨了人为因素在网络安全中的重要性，并介绍了通过教育培训、行为分析、身份认证等方法来加强人为安全的策略。文章还以Proofpoint和Microsoft的合作为例，阐述了如何利用人工智能和云技术来构建以人为中心的网络安全防御体系。
Cloudflare 以无关事实的无尽迷宫对抗 AI
Cloudflare 推出"AI 迷宫"新功能，通过向爬虫提供大量无关但真实的 AI 生成内容，来对抗未经授权的 AI 数据抓取。这种方法旨在浪费爬虫的计算资源，而不是简单地阻止它们。该功能可以轻松启用，并将持续优化以应对不断演变的爬虫技术。这代表了网站保护策略的重大转变，也引发了关于 AI 应用的伦理和资源问题的讨论。
揭穿 AGI 终将成为"一个大脑"的 AI 迷思
本文深入探讨了一个普遍的误解：人工通用智能(AGI)最终会演变成一个庞大的统一系统。作者认为，基于当前AI发展态势，更可能出现多个独立但相互关联的AGI系统。文章分析了AGI之间可能的竞争与合作关系，以及这种分布式发展模式对人类社会的潜在影响。
Meta被发现在Instagram上测试AI生成评论
Meta 正在 Instagram 上测试一项新功能，允许用户使用 AI 生成评论建议。用户可以通过点击帖子下方的铅笔图标来访问 Meta AI，AI 会分析照片并生成评论建议。这项功能引发了对评论真实性的担忧，许多用户可能更希望保持人工评论。目前尚不清楚 Meta 是否会广泛推出这项功能。
Pure Storage 的下一波增长浪潮：AI 与超大规模计算
Pure Storage 推出 FlashBlade//EXA 平台，专为 AI 和高性能计算需求打造。该平台采用分离式全闪存架构，解决传统存储系统在数据摄取、训练和推理方面的瓶颈问题。同时，Pure 与 Meta 达成重要合作，为其超大规模存储基础设施提供支持，标志着闪存技术正成为下一代数据中心的基础。这些举措反映了 Pure 不仅专注于传统企业存储，更着眼于未来发展。
英伟达和通用汽车合作开发自动驾驶汽车
Nvidia 与通用汽车达成合作，共同开发自动驾驶汽车。通用将采用 Nvidia 的 Drive AGX 平台，利用其强大的计算能力和软硬件支持，加速自动驾驶技术的开发与部署。双方还将在人工智能制造、工厂设计优化等方面展开合作。尽管通用此前在自动驾驶领域遇到挫折，但公司对未来前景保持乐观，致力于为消费者打造更智能、更安全的自动驾驶汽车。
Google 为数百万用户取消 Google Assistant：请做好准备
Google Assistant 正在向 Gemini 演进，带来强大的 AI 新功能，但同时也将停用一些用户喜爱的功能。如果你正在使用 Google Assistant 设置定时器、播放音乐或控制智能家居设备，那么你需要为一些重大变化做好准备，因为 Google 正在用更强大的 AI 驱动的 Gemini 聊天机器人取代已有九年历史的 Assistant。
OpenAI 新推出的语音 AI 模型 gpt-4o-transcribe 让你几秒钟内为现有文本应用添加语音功能
OpenAI 发布三款全新专有语音模型，包括 gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe 和 gpt-4o-mini-tts。这些模型基于 GPT-4o 开发，提供更准确的转录和语音合成能力，支持 100 多种语言，可通过 API 集成到第三方应用中。新模型在英语转录准确率方面表现出色，错误率仅为 2.46%，并支持语音定制和情感表达。
Nvidia 基准测试方案为实际 AI 性能带来深度洞察
Nvidia 推出 DGX Cloud 基准测试工具包，帮助企业和开发者评估其基础设施运行先进 AI 模型的能力。该工具包提供性能测试容器和脚本，可在不同配置下测试 AI 模型性能，支持企业在大规模部署 AI 工作负载前做出明智决策，优化基础设施效能。
Nvidia 认为 AI 可以解决 AI 引发的电网问题
Nvidia 宣布与电力行业研发机构 EPRI 合作，利用 AI 技术解决电网面临的挑战。讽刺的是，这些问题主要源于 AI 本身带来的用电需求激增。Open Power AI 联盟将开源特定领域的 AI 模型，以应对电力行业未来的挑战，包括数据中心用电激增、可再生能源整合等问题。
Nvidia 将 AI 触角伸向企业领域
NVIDIA 正全力打造从硬件到软件再到开发者工具的全栈式 AI 解决方案。在 2025 年 GPU 技术大会上，CEO 黄仁勋详细介绍了新一代 Blackwell B300 GPU、企业级 AI 超级计算机以及 AI 推理模型等创新产品，展现了 NVIDIA 在云计算、企业 IT、制造业和机器人等领域的全方位布局，致力于将 AI 技术推广到更广泛的应用场景。
小型模型作为律师助理：LexisNexis 精炼模型打造 AI 助手
LexisNexis 在开发其 AI 法律助手 Protégé 时，采用了创新的多模型方案。通过精简大语言模型并结合小型模型，他们成功打造出一款能够适应律所工作流程、支持法律文件撰写和校对的智能助手。这种方案不仅提高了响应速度，还降低了运营成本，展现了 AI 在法律科技领域的实用价值。
人工智能正在改变数据中心网络需求 - 研究报告
AI 正在深刻影响数据中心的各个方面，从建设设计到电力和计算。最新的全球调查显示，AI 正以前所未有的规模重塑数据中心网络基础设施。预计 43% 的新数据中心设施将专门用于 AI 工作负载，数据中心互联带宽需求预计在未来五年内增加 6 倍以上。可插拔光学模块被视为减少功耗和物理占用空间的重要技术。
扩大规模：Nvidia 通过新产品重新定义计算技术栈，打造 AI 工厂
在GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋宣布了新一代Blackwell Ultra GPU平台和网络系统，旨在构建"AI工厂"。英伟达的战略是先扩大规模（提升单一设备性能），再扩展规模（增加服务器数量），以推动工业级AI生产，为企业客户创造价值。
网络攻击归因：首席信息官和首席信息安全官的经验教训
在网络攻击事件中，攻击归因是一个复杂的过程。虽然确定攻击来源很重要，但首要任务是修复漏洞并确保系统安全。文章探讨了攻击归因的重要性、实施方法以及信息共享对整个安全社区的价值，为 CIO 和 CISO 提供了应对网络攻击后果的实用指导。
AI 为数据赋能，我们如何实现其价值？
随着AI基础设施市场的爆发式增长，数据管理和存储对企业实现AI投资价值变得至关重要。企业面临的挑战包括数据分散、传统架构限制和混合云环境的复杂性，需要灵活、可扩展的存储解决方案来有效管理和提取数据价值。
英伟达携手电信领导者开发AI原生6G无线网络
Nvidia 宣布与多家行业领袖合作，共同研发 6G 人工智能原生无线网络。这种下一代网络将深度集成 AI 技术，实现数百亿设备的无缝连接，提供卓越的频谱效率和性能。合作伙伴包括 T-Mobile、Mitre、Cisco 等知名企业，旨在推动 AI 驱动的 6G 技术创新，为未来通信奠定基础。
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