實體: Nvidia
所有提到 Nvidia 的 AI 新聞與動態。
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尋找AI運算力的競賽是否發現了下一個Cerebras？
AI 模型運算需求激增，但企業面臨取得合適晶片及部署至資料中心的挑戰。General Compute 作為一家專注於推理階段的 AI 新雲端服務商，提供瞭解決方案。該公司近日以 6000 萬美元後市估值完成 1500 萬美元種子輪融資，由 FUSE VC 領投，Carya Venture Partners 和 Village Global Ventures 跟投。由於 NVIDIA 的 Groq 晶片與 Cerebras 晶片供不應求，General Compute 轉向採用 Intel 支援的 SambaNova 公司製作的專用推理晶片。SambaNova 宣稱其新晶片在推理速度上優於 GPU 及其他專用晶片，可產生每秒 600 至 700 個 token，而 GPU 僅約 250 個。General Compute 已訂購 3 億美元的 SN50 晶片，並計劃成為首家部署該晶片的新雲端服務商。這些晶片採用風冷設計，功耗較低，無需額外基礎設施即可安裝於現有資料中心。General Compute 正與資料中心提供商及加密貨幣礦工簽署 colocate 協議，以降低成本。該公司上週推出雲端服務，宣稱執行 MiniMax 2.7 開源大語言模型的速度最快。投資者 Joe Hasselmann 指出，General Compute 與 SambaNova 的合作關係類似於 CoreWeave 與 NVIDIA 的過往合作。OpenRouter 本週剛完成 1.13 億美元的 B 輪融資，反映市場對多模型接入及推理速度的重視。General Compute 目標將程式設計代理的數小時工作縮短至五至十分鐘，並提升客服語音代理的經濟性與速度。
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雪嶠與AWS簽下60億美元協議獲取AI CPU晶片
雲端資料儲存巨頭 Snowflake 與 Amazon Web Services 簽署了一份價值 60 億美元的五年期新協議，兩家公司於週三宣佈此訊息。Snowflake 一直執行在 AWS 上，雖然現在也提供於 Microsoft Azure 和 Google Cloud。為了比較此協議的規模，Snowflake 自 2012 年創立以來，透過 AWS Marketplace 已銷售價值 70 億美元的服務，因此這份新合約幾乎等於其從該雲端帶來的所有收入。Snowflake 表示，其客戶近期加速在 AWS 上的支出，預計在 2025 年該年度將翻倍至 20 億美元。推動增長的主要因素是人工智慧。Snowflake 已提供其 AI 建構工具 Cortex AI 數年，該工具允許使用者以自然語言進行資料庫查詢並生成摘要報告。值得注意的是，Snowflake 簽署此合約是為了獲得更多 AWS 自研的基於 ARM 架構的 CPU 晶片 Graviton 的存取權。隨著 AI 從訓練轉向日常使用及透過代理進行自動化，CPU 使用量急劇上升。雖然 GPU 處理訓練和推理，但 CPU 處理了與 AI 相關的大部分任務，特別是代理。Amazon 執行長 Andy Jassy 上月表示，Amazon 自研的 AI 晶片在價格效能上優於 Nvidia 的產品，儘管 AWS 仍使用 Nvidia 的晶片。由於對 AI 處理的需求高漲，雲端供應商正盡速部署晶片。此外，主要 AI 模型開發者都針對 Nvidia 晶片架構了應用程式。Amazon 表示，這些晶片是更經濟的選擇，並將節省的成本轉嫁給客戶。上月，AWS 簽署了為 Meta 提供數百萬顆 Graviton 晶片的合約，這是 AWS 的一大勝利，因為 Meta 此前與 Google Cloud 簽署了 100 億美元的合約。這些合約也向 Nvidia 發出訊號，顯示雲端巨頭正在嘗試搶佔其市場。Google 多年來也在開發自研 AI 晶片，Microsoft 則於一月推出了 Maia AI 晶片。Nvidia 執行長 Jensen Huang 表示，他準備好捍衛並擴大其市場，並宣稱其新推出的 AI 專用 CPU Vera 代表了一個 2000 億美元的新市場，他已銷售了 200 億美元的價值。儘管 Nvidia 可能不會輕易讓出市場份額，但 AWS 的數十億美元雲端
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YouTube 現在會自動標註 AI 視頻
YouTube 宣佈將不再僅依賴創作者自行標記 AI 生成影片，而是由內部系統自動識別並貼上標籤。公司表示，當檢測到「顯著的寫實 AI」內容時，系統將自動介入。此舉發生在 Google 於 Google I/O 開發者大會上推出 Gemini Omni 多模態 AI 模型後，該模型能生成高品質且符合物理、文化及科學邏輯的影片。自今年五月起，YouTube 將利用新內部訊號識別並標記 AI 內容。雖然創作者仍被鼓勵主動披露，但若遺漏，影片將由平臺自動標記。若內容被誤判，創作者可更新披露狀態，但若使用 YouTube 自有工具如 Veo 或 Dream Screen 製作，則無法移除標籤。此外，若影片包含 C2PA 後設資料，表示完全由 AI 生成，標籤將永久附加。近期 OpenAI 已承諾採用 C2PA 標準，並與 Nvidia、Kakao 及 ElevenLabs 等機構合作。YouTube 同時擴充套件了 AI 深度偽造檢測功能，允許任何成人掃描影片尋找面部匹配，此前測試物件包括名人、公眾人物及政治人物。AI 標籤位置將調整以更具可見性：長影片標籤將顯示於播放器下方、描述上方，而 YouTube Shorts 則直接覆蓋在影片上。僅輕微修改或動畫內容（如奇幻場景）的標籤仍僅顯示於描述區。YouTube 強調此舉不會影響影片推薦機制或獲利能力。平臺持續投資 AI 技術，包括互動搜尋 Ask YouTube、音樂影片清單生成器、AI 影片摘要及其他生成式 AI 創作工具。
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這家新創公司認為印度的零工經濟能訓練世界上的機器人
印度線上外送市場近年快速成長，Zomato 與 Swiggy 已上市，雲端廚房數量增加，同時居家服務類起點公司如 Urban Company、Snabbit 和 Pronto 也日益受歡迎。矽谷起點公司 Human Archive 正趁勢與這些公司合作，讓工人佩戴裝有相機的特殊帽子，收集第一視角（egocentric）的日常任務影片資料，用於訓練機器人。該公司未透露具體合作夥伴，但表示正與居家服務、飯店及餐飲業公司合作，目前已在多個地點部署超過一千個主動式頭戴裝置。 Human Archive 於週二宣佈從 Wing Venture Capital、NVP Capital、Y Combinator 以及 OpenAI、Nvidia、Google、Mercor、AfterQuery、BAIR、SAIL、Brad Boa 和 Meta 等機構與天使投資人處籌得 820 萬美元資金。該公司由三名加州大學柏克萊分校學生及一名史丹佛大學學生 Samay Maini、Rushil Agarwal、Shloke Patel 和 Raj Patel 創立，後兩者為親兄弟，Raj Patel 擔任執行長。四名創辦人皆具備機器人、硬體及觸覺資料的研究背景。 隨著機器人實驗室與前沿 AI 公司競相開發能執行實體任務的機器，面臨關鍵瓶頸即高品質真實世界訓練資料短缺。Human Archive 押注印度蓬勃的零工經濟中的工人是未開發且可擴充套件的資料來源。儘管公司聲稱與多家合作，但近期被多家印度居家服務公司拒絕，包括 Pronto 和 Urban Company。Entrackr 報導 Pronto 正積極尋求資料合作，Snabbit 曾進行初步討論後專案告吹。Urban Company 執行長 Abhiraj Singh Bhal 在 X 表示不會參與，引發創辦人 Raj Patel 反擊，稱若不合作將面臨客戶流失。共同創辦人 Rushil Agarwal 更直言 Pronto 創辦人 Anjali Sardana 曾嘲笑他並稱其為「愚蠢」，Pronto 承認對話但表示不推進。 為差異化，Human Archive 開發觸覺手套、全身動作捕捉服及腕部相機，同步收集動作與觸覺力資料，搭配 RGB-D（色彩與深度資訊）銷售給 AI 實驗室。創辦人表示僅靠影片資料不足，需結合其他感測器資料。公司初期使用 iPhone 或現成裝置，現已發展超過七