實體: Nvidia
所有提到 Nvidia 的 AI 新聞與動態。
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馬來西亞SkyeChip推出該國首款邊緣AI處理器
馬來西亞已開發出首個本土邊緣 AI 處理器。馬來西亞晶片設計公司 SkyeChip 於週一在產業活動中宣佈推出 MARS1000 處理器，此訊息由彭博社報導。雖然邊緣處理器的效能不及先進的 Nvidia 晶片，但這仍是馬來西亞在 AI 競賽中扮演更重要角色的技術里程碑。馬來西亞已在晶片製造領域佔有一席之地，並近期加強了對 AI 的投入與努力。該國於 2024 年底宣佈成立馬來西亞國家 AI 辦公室，該機構計劃聚焦七大領域，包括加速 AI 採用、建立 AI 採用監管框架以及 AI 倫理。7 月初有傳聞稱，川普政府正考慮限制向馬來西亞和泰國銷售美國 AI 晶片，以阻止這些晶片走私至中國。儘管這些傳聞尚未成真，但馬來西亞投資、貿易及工業部於 7 月 14 日宣佈將要求對美國 AI 晶片進行貿易許可。此規定意味著個人和公司在計劃出口或轉運美國製造的 AI 晶片時，必須至少提前 30 天通知馬來西亞政府。
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Cohere 該企業價值達到 68 億美元，投資者 AMD、Nvidia 與 Salesforce 繼續加碼
Cohere 於週四宣佈完成了一輪超額認購的 5 億美元融資，使其估值達到 68 億美元。這比其一年前以 55 億美元估值完成上一輪 5 億美元融資時有所增長。總部位於多倫多的 Cohere 是首批突破性的大型語言模型（LLM）開發者之一，由 2019 年創立的共同創辦人 Aidan Gomez 於該年創立，他是「Attention Is All You Need」論文作者之一，該論文奠定了現代 AI 的基礎。儘管在近期被 OpenAI、Anthropic 和 Meta 主導的 AI 模型戰爭中表現低調，Cohere 始終專注於提供專為企業設計的加密 LLM，而非消費者市場。為此，公司已與 Oracle、Dell、Bell、Fujitsu、LG 諮詢服務 CNS、SAP 等企業科技巨頭合作，並與 RBC 等企業客戶建立關係。本輪融資的新投資者包括安大略省醫療保健養老金計劃。Cohere 在新聞稿中強調，其代表了一種消費者模型無法滿足的「安全優先」企業 AI 類別。 儘管如此，Cohere 也未能倖免於 AI 人才搶奪之風，它從 Meta 挖角了長期研究負責人 Joelle Pineau 擔任首席 AI 官，並從 KPMG 的諮詢職位上聘請了新財務總監 Francois Chadwick，他曾在 Uber 從事財務工作，並曾擔任 Shield AI 的財務總監。本輪融資由 Radical Ventures 和 Inovia Capital 領投。Radical 曾投資過 Fei-Fei Li 的 World Labs、Hebbia 和 Writer 等公司；Inovia 則是一家知名的加拿大風險投資機構，其投資組合包括 Poolside 和 Neo4j。現有投資者包括 AMD Ventures、Nvidia 和 Salesforce Ventures，但公司未將 Oracle 列為持續參與投資者。Oracle 雖在 2023 年投資了 Cohere，但近期更將命運與 OpenAI 緊密繫結，特別是在 Stargate 大型資料中心建設專案中。
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曾經規模極小的研究實驗室如何協助輝達成為市值四兆美元的公司
2009 年，當比爾·達利（Bill Dally）加入英偉達（Nvidia）研究實驗室時，該實驗室僅有約 dozen 人，專注於光線追蹤技術。如今，該實驗室已發展至擁有超過 400 名員工，協助英偉達從 90 年代的遊戲 GPU 起點轉型為價值 4 兆美元的企業，並推動人工智慧（AI）的繁榮。達利現任英偉達首席科學家，他於 2003 年開始為英偉達提供諮詢，後在斯坦福大學就任時被英偉達高管強行挽留。自 2009 年接手後，實驗室迅速擴充套件至電路設計與大規模整合（VLSI）等領域。 英偉達早在 2010 年便開始研發專為 AI 設計的 GPU，早於當前的人造智慧熱潮超過十年。目前，公司正將目光轉向物理 AI 與機器人技術，旨在開發機器人所需的「大腦」。英偉達副總裁桑賈·菲德勒（Sanja Fidler）於 2018 年加入，她在多倫多建立了名為 Omniverse 的研究實驗室，專注於構建用於物理 AI 的模擬世界。該實驗室開發了可微渲染技術，並推出了 GANverse3D 及神經重建引擎（Neural Reconstruction Engine），這些技術構成了 2022 年 1 月在 CES 發表的 Cosmos 系列世界 AI 模型的基礎。 英偉達於週一在 SIGGRAPH 電腦圖形會議上宣佈，推出了一組新的世界 AI 模型、庫及基礎設施，專為開發機器人所需的合成資料而設計。菲德勒指出，雖然行業對人形機器人的炒作甚囂塵上，但實際應用仍需數年。她將此時間表與自動駕駛汽車的演進進行比較，認為視覺 AI 與生成式 AI 是關鍵推動力。隨著資料量的增長與個別問題的解決，機器人將逐步成熟。
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英偉达推出全新Cosmos世界模型、機器人與物理應用的基礎設施
Nvidia 於週一在 SIGGRAPH 會議上推出了一系列針對機器人開發者的新世界級 AI 模型、庫及基礎設施，其中最引人注目的是 Cosmos Reason。這是一款擁有 70 億引數的「推理」視覺語言模型，專為物理 AI 應用和機器人設計。此外，Cosmos 系列還新增了 Cosmos Transfer-2，該模型能加速從 3D 模擬場景或空間控制輸入中生成合成資料，並提供了一個經過壓縮最佳化以提升速度的版本。Nvidia 表示，這些模型旨在用於建立合成文字、影象和影片資料集，以訓練機器人和 AI 代理。Cosmos Reason 利用其記憶和物理理解能力，使機器人能夠進行規劃，推斷具身代理接下來可能採取的步驟，適用於資料策展、機器人規劃和影片分析等領域。 Nvidia 同時展示了新的神經重建庫，其中包含一種渲染技術，允許開發者利用感測器資料在 3D 中模擬真實世界。此渲染功能已整合到開源模擬器 CARLA 中，並對 Omniverse 軟體開發套件進行了更新。在機器人工作流方面，Nvidia 推出了新的伺服器，包括專為機器人開發工作負載設計的單一架構 RTX Pro Blackwell 伺服器，以及基於雲端的管理平臺 Nvidia DGX Cloud。這些公告標誌著半導體巨頭進一步深入機器人領域，旨在探索其 AI GPU 在 AI 資料中心之外的下一個主要應用場景。