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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google 與 intel 加強 ai 基礎設施合作
Google 與 Intel 於週四宣佈擴大多年合作夥伴關係，旨在讓 Google Cloud 繼續利用 Intel AI 基礎設施並共同開發處理器。Google Cloud 將使用 Intel 的 Xeon 處理器，包括最新的 Xeon 6 晶片，用於 AI、雲端及推論任務。該公司多年來一直使用 Intel 的各種 Xeon 處理器。雙方將擴大共同開發自定義基礎設施處理單元（IPU）的合作，這些晶片有助於加速並管理資料中心任務，透過將任務從 CPU 解除安裝來實現此目標。這項自 2021 年開始的晶片開發合作將專注於自定義 ASIC 基座的 IPU。Intel 拒絕透露該交易的任何定價資訊。此次擴充套件發生在行業對 CPU 需求迫切的背景下。雖然 GPU 用於開發和訓練 AI 模型，但 CPU 對於執行 AI 模型及一般 AI 基礎設施至關重要。Intel 執行長 Lip-Bu Tan 在新聞稿中表示，AI 正在重塑基礎設施的構建與擴充套件方式，擴充套件 AI 需要更多加速器，更需要平衡的系統，CPU 和 IPU 對於交付現代 AI 工作負載所需的效能、效率和靈活性至關重要。近期更多公司將焦點轉向 CPU，因為全球出現晶片短缺。擁有 SoftBank 的 Arm Holdings 最近宣佈推出 Arm AGI CPU，這是該半導體巨頭自行生產的首款晶片，正值全球 CPU 短缺之際。
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亞馬遜CEO在年度股東信中針對英偉達、英特爾、星鏈等發起攻擊
亞馬遜執行長安迪·賈西（Andy Jassy）在年度股東信中，以極具競爭力的姿態回應市場質疑，同時展現了對未來巨額資本支出的信心。信中雖提及與英偉達（Nvidia）的緊密合作，並承諾持續支援其晶片，但也指出虛擬所有人工智慧應用目前多依賴英偉達晶片，而新的轉變已開始。亞馬遜自研的 Trainium AI 晶片需求極高，Trainium3 容量幾乎售罄，Trainium4 預計十八個月後上市時也面臨類似情況，這顯示亞馬遜晶片業務已達到每年 200 億美元的營收規模，若作為獨立晶片商銷售，預估年營收將達 500 億美元。 賈西同樣針對英特爾（Intel）提出挑戰，指出亞馬遜自研的 Graviton CPU 已廣泛應用於 98% 的頂級 EC2 客戶，部分公司甚至要求在 2026 年購買所有 Graviton 例項容量。此外，亞馬遜的星鏈競爭對手 Amazon Leo 預計於 2026 年中推出，已獲得達美航空（Delta Airlines）、AT&T、沃達豐及 NASA 等客戶合約。賈西還提及亞馬遜未來可能將一百萬個倉庫機器人的資料轉化為工業與消費用的機器人解決方案。 在資本支出方面，賈西宣佈 2026 年將投入 2000 億美元用於資本支出，主要用於擴建 AWS 資料中心，這比任何其他主要科技公司的投入都大。他強調這不是憑空投資，並舉例 OpenAI 承諾在 AWS 上投入 1000 億美元。儘管有人質疑 OpenAI 是否能兌現承諾，賈西表示還有其他未公佈或進行中的客戶協議將購買 AWS 容量。賈西堅稱對於亞馬遜而言，目前並未出現技術泡沫，並指出亞馬遜股價曾跌至每股低於 200 美元且尚未復甦，因此巨額投資具有明確的戰略意義。
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AWS執行長說明為何投資數十億美元支持Anthropic與OpenAI是可接受的衝突
AWS 執行長 Matt Garman 表示，Amazon 近期對 OpenAI 投入的 500 億美元，在其與 Anthropic 長期合作並投入 80 億美元的背景下，是該雲巨頭慣常處理的利益衝突型別。Garman 自 2005 年以商學院實習生身份加入 Amazon，並在 2006 年 AWS 推出前就開始工作。針對與兩家激烈競爭的 AI 模型公司緊密合作所帶來的潛在衝突，他表示這不是問題，因為 AWS 本身經常與合作夥伴競爭，擁有豐富經驗。在 AWS 早期，它知道無法自行建立所有雲端服務，因此選擇與他人合作，並承諾不會給予自己不公平的競爭優勢。如今，世界已習慣 Amazon 與其雲端銷售商競爭，例如 Oracle 也在 AWS 上銷售其資料庫和其他服務。這在 2006 年時是一個革命性的想法，當時技術合作夥伴通常避免與幫助他們成功的合作夥伴競爭。然而，在 AI 這個追求金錢的領域，Amazon 並非唯一放棄投資者忠誠和利益衝突承諾的公司。當 Anthropic 在二月宣佈最新一輪 300 億美元融資時，至少有十多位投資者同時支援 OpenAI，其中包括 OpenAI 的主要雲端合作夥伴 Microsoft。對 AWS 而言，為了獲得其客戶的模型並作為技術開發合作夥伴而進行巨大投資，幾乎是生與死的問題。這兩個模型已在 Microsoft 的雲端上可用，而 AWS 的最大競爭對手正是 Microsoft。雲端巨頭也在努力保持核心地位，提供 AI 模型路由服務，允許客戶自動使用不同模型以最大化效能並降低成本。Garman 解釋稱，某種模型可能適合規劃，另一種適合推理，而較便宜的模型則適合程式碼完成等簡單任務。他認為這就是世界的走向，也是 Amazon 和 Microsoft 將自家模型融入使用的方式，重現與合作夥伴競爭的舊局勢。
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雪flake從資料儲存轉為資料運輸的轉型之路
Snowflake 正押注於未來的人工智慧不僅僅是分析資料，更在於能實際執行任務，這意味著公司將從聊天機器人時代轉向自主代理時代。為了跟上這一轉變，Snowflake 正在快速調整組織結構，從推出數百項 AI 功能到重新架構團隊。在 TechCrunch 的 Equity 播客節目中，Rebecca Bellan 與 Snowflake 執行長 Sridhar Ramaswamy 深入探討了公司的轉型及其對 AI 發展方向的意義。節目中討論了 Ramaswamy 為何認為聊天機器人時代即將結束，而代理時代正在來臨。Snowflake 正從資料倉儲演變為 AI 與應用平臺，並展示了「帶著資料交付」在實際操作中的樣貌。此外，公司也進行了重大的內部調整以支援其 AI 推進策略。聽眾可以透過 YouTube、Apple Podcasts、Overcast、Spotify 等平臺收聽完整節目，並關注 @EquityPod 的 X 和 Threads 帳號。