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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Sam Altman支持的融合科技新創公司Helion正與OpenAI談判供應電力
OpenAI 執行長 Sam Altman 正辭去 Fusion 新創公司 Helion 的董事會主席職務，據報兩家公司正進行合作談判。此協議若落實，將確保 OpenAI 獲得 Helion 產能的 12.5%，即到 2030 年達到 50 吉瓦，2035 年達到 500 吉瓦。OpenAI 的合作伙伴 Microsoft 已在 2023 年與 Helion 簽署類似協議，承諾從 2028 年起購買電力。若 Axios 報導的資料準確，顯示 Helion 預期能迅速擴大聚變發電廠的產能。該公司表示每座反應爐將產生 50 兆瓦電力，意味著需在 2030 年前建造並安裝 800 座反應爐，並在 2035 年前再增加 7,200 座。Helion 未確認與 OpenAI 的談判細節，但確認 Altman 已辭去董事會主席職位，並表示此舉旨在讓兩家公司未來能合作將零碳安全電力帶向世界。Helion 正競速建造首座商業規模反應爐，若成功將比主要目標為 2030 年代初商業運作的競爭對手領先數年。Helion 去年從包括 Altman 在內的投資者處籌資 4.25 億美元，資金來自 Mithril、Lightspeed 和 SoftBank 等機構。與大多數採用蒸氣輪機將聚變熱轉化為電力的公司不同，Helion 開發使用磁場將聚變能直接轉為電力的設計。其目前執行的 Polaris 原型機在二月內已產生達 1.5 億度的高溫，接近公司認為商業運作所需的 2 億度。Altman 雖已辭去 Helion 主席職務並迴避討論，但其指紋遍佈此次合作 matchmaking。去年他亦辭去 Oklo 小模組核反應爐新創公司的董事會主席職務，以便該公司探索與包括 OpenAI 在內的領先 AI 公司戰略合作。
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馬斯克發表星際航空與電動車製造晶片計畫
特斯拉執行長埃隆·馬斯克近日提出雄心勃勃的計劃，旨在推動其旗下特斯拉與太空探索技術公司（SpaceX）之間的晶片製造合作。彭博社報導，馬斯克於週六晚間在德州奧斯汀市中心的活動中闡述了該計劃，並展示了一張照片，暗示他所稱的「泰拉廠」（Terafab）設施將建於特斯拉奧斯汀總部附近及「吉加廠」旁。馬斯克表示，推動此項專案是因為半導體製造商無法以足夠速度生產晶片，以滿足其公司對人工智慧與機器人技術的需求，他強調：「我們要麼建造泰拉廠，要麼沒有晶片，而我們需要晶片，所以我們必須建造泰拉廠。」該專案的目標是製造能夠每年在地球提供一百到二百吉瓦計算能力，並在太空提供一太瓦計算能力的晶片。馬斯克並未提供這些計劃的時間表。彭博社指出，馬斯克雖無半導體製造業背景，但他確實有過承諾目標與時間表卻經常超額承諾的歷史紀錄。
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獨家探訪亞馬遜Trainium實驗室，這顆晶片讓Anthropic、OpenAI甚至蘋果都傾心
在亞馬遜執行長安迪·賈西（Andy Jassy）宣佈亞馬遜雲服務（AWS）與 OpenAI 達成高達 500 億美元的投資協議後，作者受邀前往亞馬遜位於奧斯汀的晶片開發實驗室進行私人導覽。此次造訪由實驗室主任克里斯托弗·金（Kristopher King）和工程總監馬克·卡羅爾（Mark Carroll）帶領，旨在探討亞馬遜自研的 Trainium 晶片對降低 AI 推理成本及挑戰英偉達壟斷地位的潛在影響。 AWS 與 OpenAI 的協議使亞馬遜成為該模型公司新 AI 代理構建工具 Frontier 的獨家供應商。據《金融時報》報導，微軟可能認為此協議違反了雙方關於讓雷德蒙德（Redmond）獲取所有 OpenAI 模型與技術的協議。作為協議的一部分，亞馬遜承諾向 OpenAI 提供 2 吉瓦的 Trainium 運算能力。目前，亞馬遜已部署 140 萬顆 Trainium 晶片，其中超過 100 萬顆用於執行 Anthropic 的 Claude 模型。雖然 Trainium 最初專注於模型訓練，但現在已廣泛用於推理，以解決行業內最大的效能瓶頸。 亞馬遜推出的 Trainium3 晶片及新 Neuron 開關組合，據稱執行成本比傳統雲端服務低達 50%，並能顯著降低延遲。2024 年，蘋果公司公開讚揚了亞馬遜的 Graviton、Inferentia 及 Trainium 晶片。為了降低開發者的轉換成本，Trainium 現在支援 PyTorch 框架，只需一行程式碼變更即可在該晶片上執行。此外，亞馬遜還與 Cerebras Systems 合作，將該公司的推理晶片整合至執行 Trainium 的伺服器中。 亞馬遜的晶片團隊自 2015 年收購以色列晶片設計商 Annapurna Labs 以來，已擁有超過 10 年的晶片設計經驗。該實驗室位於奧斯汀「The Domain」區，擁有先進的 3 奈米 Trainium3 晶片，由 TSMC 生產。實驗室展示了從晶片測試、焊接到液冷技術的完整流程，包括用於驗證晶片執行的「bring-up」過程。該團隊還設計了包含 Train
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AI 核心技術是新簽約獎金還是業務成本？
本週，人工智慧 tokens 作為薪酬的一部分成為矽谷焦點。Nvidia 執行長 Jensen Huang 在年度 GTC 活動提出，工程師應獲得約一半基本薪資的 tokens，其頂尖人員每年可能消耗 25 萬美元的金額。投資組合管理師 Tomasz Tunguz 指出，根據 Levels.fyi 資料，頂部四分位軟體工程師薪資為 37.5 萬美元，若加上 10 萬美元 tokens，總薪酬達 47.5 萬美元，其中約五分之一為計算資源。OpenClaw 等自主執行工具的興起加速了此趨勢，工程師使用 tokens 的速度遠超一般使用者，甚至出現 Meta 與 OpenAI 工程師在內部排行榜競爭 tokens 消耗量的現象。然而，專家警告這可能並非單純福利。若公司為員工提供相當於第二個工程師的計算資源，隱含壓力是產出雙倍工作成果。此外，當計算成本接近或超過薪資時，財務團隊可能認為減少人力編制更具經濟效益。Jamaal Glenn 指出，tokens 不像薪資或股權那樣會累積增值，公司可能以此方式在不增加現金或股權的情況下提高薪酬包價值。因此，工程師需謹慎評估此趨勢是否真正有利於自身職業安全與長期利益。