分類: 產業與商業
「產業與商業」分類的 AI 新聞與論文。
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英偉达傳擬推出專為中國市場設計的新AI晶片
Nvidia 似乎決心在美國出口限制下尋找方式銷售 AI 晶片給中國市場。該半導體巨頭計劃於九月推出專為中國市場設計的 AI 晶片，此訊息最初由金融時報報導。這款晶片將基於 Nvidia 的 Blackwell RTX Pro 6000 處理器，該處理器已修改以符合現有的 AI 晶片限制。這些晶片不會包含高頻寬記憶體或 Nvidia 的高速低延遲通訊介面 NVLink，這兩者都是公司先進 AI 晶片的特色。上月，Nvidia 執行長 Jensen Huang 表示公司將不再將中國市場納入營收與獲利預測中。Nvidia 拒絕就此事評論，但一位發言人表示，在目前的出口管制下，Nvidia 實際上已退出中國資料中心市場，該市場現在僅由華為等競爭對手服務。中國擁有全球最大的開發者人口之一，正在開發用於全球的非軍事應用開源基礎模型。發言人強調，儘管安全至關重要，但這些應用在美國 AI 架構上執行效果最佳。
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LGND 想為地球打造 ChatGPT
地球每天產生約 100 太位元的衛星影像資料，但理解這些資料極為複雜。加州面臨的重要經濟問題是，該州有多少防火帶能有效阻擋野火，以及這些防火帶在過去火災季節後有何變化。過去需要人工檢檢視片，但效率有限。LGND 公司利用神經網路和機器學習演演算法，協助專家從衛星影像中識別防火帶。創辦人兼執行長 Nathaniel Manning 指出，建立資料集通常需要數百萬美元，而 LGND 希望將成本降低一個數量級以上。LGND 的聯合創辦人兼首席科學家 Bruno Sánchez-Andrade Nuño 表示，公司並非要取代人類，而是讓工作效率提升十倍甚至百倍。LGND 近期獲得由 Javelin Venture Partners 領銜的 900 萬美元種子輪融資，參與投資方包括 AENU、Clocktower Ventures、Coalition Operators、MCJ、Overture、Ridgeline、Space Capital 以及 Keyhole 創辦人 John Hanke、Ramp 聯合創辦人 Karim Atiyeh 和 Salesforce 執行長 Suzanne DiBianca。 LGND 的核心產品是地理資料的向量嵌入（vector embeddings）。目前的地理資訊多以畫素或傳統向量（點、線、區域）存在，雖然靈活易讀，但解讀需要深厚的空間知識或大量運算。地理嵌入能將空間資料總結成更易於發現不同地點間關係的形式。Nuño 表示，嵌入技術能提前解決 90% 的無差別運算需求，是包含 90% 必要運算的通用超短摘要。以防火帶為例，它們可能是道路、河流或湖泊，雖然在地圖上表現不同，但都具有無植被且具備特定最小寬度等特徵。嵌入技術能大幅簡化符合這些描述的地點搜尋。LGND 已開發企業級應用程式協助大型公司處理空間資料問題，並提供 API 供特定需求使用者直接使用。Manning 認為，LGND 的嵌入技術將鼓勵公司以全新方式查詢地理空間資料。例如，AI 旅遊代理可協助使用者尋找符合特定條件的短租，如三間房、靠近潛水點、白色沙灘、二月無海草且一公里內無施工。建立傳統地理空間模型回答這些問題耗時費力。若 LGND 能成功將此工具推向大眾或專業使用者，其潛在市場規模接近
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Knox 获得650萬美元資金與Palantir競爭聯邦合規市場
聯邦軟體合約常伴隨隱藏成本，即獲得聯邦雲端安全合規認證 FedRAMP 往往耗時數年且費用高昂。根據 Knox 公司執行長 Irina Denisenko 的說法，取得此認證通常需時三年以上，成本超過三百萬美元，涵蓋安全工程師薪資與審計等費用。Denisenko 於去年創立聯邦雲端管理服務提供商 Knox，旨在協助軟體廠商將原本需三年的合規流程縮短至僅需三個月，並將成本降至極低。週四，Knox 宣佈完成由 Felicis 領銜、Ridgeline 與 FirsthandVC 參與的六十五萬美元種子輪融資。Denisenko 的創業動機源於她在教育起點 Class 擔任營運長期間的親身經歷，當時 Class 欲向美國空軍銷售軟體，若自行申請 FedRAMP 將耗時漫長，但她協助 Class 收購已具備 FedRAMP 認證的 CoSo Cloud，使 Class 僅用六個月即獲得認證。後因人工智慧代理體普及引發國家安全關注，Denisenko 將雲端管理解決方案獨立為 Knox 公司。Knox 提供合規管理平臺，透過持續測試與審計協助客戶識別並修復不符合 FedRAMP 標準的基礎設施與安全控制問題，同時提供人員培訓與供應商管理等非軟體工具。目前 Knox 已服務 Adobe、Class、Spacelift 及一家大型語言模型供應商，預計年底在雲端運作的客戶將超過十家。儘管 FedRAMP 管理看似利基市場，Knox 面臨的主要競爭對手為 Palantir 及其推出的 FedStart 服務，該服務於兩年前推出，已吸引 Anthropic 與 Windsurf 等客戶。Denisenko 認為 Palantir 的成功驗證了 Knox 的使命，指出許多軟體公司將選擇將 FedRAMP 合規外包給專業機構。
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勤奮機械人聘請兩位知名Cruise校友加入領導團隊
德勤機器人公司（Diligent Robotics）正擴充其管理團隊，以應對人形機器人佇列的擴張。該公司於週四宣佈任命拉謝德·哈克（Rashed Haq）為技術長，託德·布魯格（Todd Brugger）為首席營運官。兩人均曾於今年早些時候關閉的通用汽車自駕部門 Cruise 工作，其中哈克曾任副總裁兼人工智慧與機器人部門負責人，布魯格則擔任過 Cruise 的首席營運官。德勤機器人公司共同創辦人兼執行長安德烈亞·託馬茲（Andrea Thomaz）表示，此時進行這些高管招聘是恰當時機。該公司目前已在醫療保健設施部署了約 100 臺 Moxi 人形機器人，協助處理非患者面對面的任務，並準備進入規模化階段。託馬茲表示，公司過去兩三年有意放慢成長速度，以最佳化營運效率，並為年底及明年大幅擴張做準備。她認為哈克深厚的 AI 專長及將新穎演算法應用於實際生活的經驗非常適合，而布魯格則因其在將 Cruise 從零輛上路車輛擴充套件至數百輛的經驗而被視為合適的人選。哈克與布魯格均表示，德勤是他們職業生涯的自然下一步，因為該公司的技術與 Cruise 的工作內容非常相似。哈克指出，德勤的機器人已融入客戶的日常運作，形成高黏著度的產品，與僅有短期試點收入的競爭對手不同。布魯格也提到，德勤面臨的營運挑戰與優先順序與 Cruise 相似，均將安全視為底線，接著提升可靠性與產品市場契合度。德勤機器人公司成立於 2017 年，由託馬茲與維維安·楚（Vivian Chu）創立，其 Moxi 機器人已部署於超過 25 個醫療保健網路。該公司已獲得超過 9000 萬美元的風險投資，投資機構包括老虎全球（Tiger Global）、真 Ventures 及可安夥伴（Canaan Partners）等。