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所有發布的 AI 新聞與論文。
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輝瑞、AMD或將高階AI晶片賣給中國若支付美國費用
美國晶片競逐的敘事從國家安全轉向關稅議題。英特爾和 AMD 已同意向美國政府支付其向中國銷售高階 AI 晶片所產生收入的 15%，以換取在該國銷售的許可證。據《金融時報》報導，英特爾將分享其在中國銷售 H20 AI 晶片所得收入，而 AMD 則將分享 MI308 晶片銷售的利潤。美國政府已開始頒發這兩家公司的晶片銷售許可證。特朗普政府於四月曾限制高效能 AI 推理晶片向中國銷售，但數月後因英特爾承諾在美國進行高達 5000 億美元的資料中心投資而暫停禁令。隨後在七月，英特爾宣佈恢復向中國銷售其 H20 AI 晶片，該晶片是針對中國市場在拜登政府限制後特別設計的。英特爾發言人表示，公司遵循美國政府為全球市場參與設定的規則，並希望出口管制規則能讓美國在中國及全球競爭。美國商務部長霍華德·盧特尼克表示，英特爾的轉變與中國關於稀土元素的貿易討論有關，這些元素是製造電動車電池等元件所必需的。然而，國家安全專家和前政府官員曾致信盧特尼克，敦促政府改變決定。
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馬斯克確認關閉特斯拉Dojo 被視為演化死胡同
埃隆·馬斯克確認，特斯拉已解散開發其 Dojo AI 訓練超級電腦的團隊，這發生在他僅幾週前宣佈預計 2026 年讓特斯拉第二叢集在規模上執行的訊息之後。馬斯克在週日於其擁有的社交媒體平臺 X 上表示，一旦所有路徑都匯聚到 AI6，他必須關閉 Dojo 並做出艱難的人員調整，因為 Dojo 2 現在已成為演進上的死衚衕。他補充稱，Dojo 3 或許以大量 AI6 系統在單塊板上的形式繼續存在。特斯拉在將第一臺 Dojo 超級電腦帶入生活並使用英偉達 GPU 和自製 D1 晶片供電後，曾計劃建造第二座 Dojo 工廠，即所謂的 Dojo 2，該工廠將由第二代 D2 晶片供電。看來，開發中的 D2 晶片以及更廣泛的 Dojo 專案已被擱置，因為特斯拉將重點轉向由 TSMC 和三星分別製造的 AI5 和 AI6 晶片。AI5 晶片主要用於供電給特斯拉的駕駛輔助系統 FSD，而 AI6 則設計用於車載推論，包括自駕汽車和人形機器人自主能力，以及大規模 AI 訓練。馬斯克指出，將資源分為兩個截然不同的 AI 晶片設計設計並沒意義，特斯拉的 AI5、AI6 及後續晶片對於推論將非常出色，對於訓練也至少相當不錯，所有努力都集中在這一點上。他還表示，對於超級電腦叢集而言，將許多 AI5/AI6 晶片放在板上，無論是用於推論還是訓練，都可以減少幾個數量級的網路線纜複雜度和成本，這或許可以稱為 Dojo 3。馬斯克自 2019 年以來一直談論 Dojo，重申其將是特斯拉實現完全自駕和商業化人形機器人使命的基石。Dojo 的談論在 2024 年 8 月左右停止，當時馬斯克開始推廣 Cortex，這是一個正在特斯拉奧斯汀總部建造的巨型新 AI 訓練超級叢集，旨在解決現實世界的 AI 問題。目前尚不清楚 Cortex 是否仍在進行中。科技媒體 TechCrunch 已聯絡特斯拉以瞭解更多資訊，並詢問特斯拉在紐約布法羅投資 5 億美元建造的
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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。
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首爾 headquartered Datumo 筹得 1550 萬美元對抗 Scale AI，獲得 Salesforce 支持
根據麥肯錫最新報告，大多陣列織表示尚未完全準備好以安全負責的方式使用生成式 AI，主要擔憂在於可解釋性。雖然 40% 的受訪者認為這是重大風險，但只有 17% 正在積極應對。韓國首爾的 Datumo 公司最初是一家 AI 資料標註公司，現已轉型為幫助企業建立更安全 AI 的解決方案，提供無需技術專長的測試、監控與模型改進工具。該公司於本週一籌資 1550 萬美元，累計融資約 2800 萬美元，投資方包括 Salesforce Ventures、KB Investment、ACVC Partners 及 SBI Investment 等。 Datumo 創辦人 David Kim 曾為韓國國防開發研究院 AI 研究員，因嫌資料標註耗時而創立此獎勵機制應用，讓使用者利用閒暇時間標註資料並獲酬。該公司於 2018 年與五名 KAIST 校友共同創立，前身為 SelectStar。在早期驗證階段，Datumo 已獲得數萬美元預合同銷售，主要來自 KAIST 校友企業。首年營收突破 100 萬美元，目前客戶涵蓋三星、LG、現代、Naver 及 SK Telecom 等韓國大企業。隨著客戶需求升級，Datumo 從單純標註擴充套件至 AI 模型評估，並推出韓國首個專注於 AI 信任與安全的基準資料集。 該公司現擁有超過 300 家韓國客戶，2024 年營收約 600 萬美元。Meta 近期對 Scale AI 的投資顯示資料標註市場重要性，OpenAI 隨後停止使用 Scale AI 服務，反映 AI 訓練資料競爭加劇。Datumo 與 Scale AI 相似，但提供獨家的出版書籍爬蟲資料，並擁有全棧評估平臺 Datumo Eval，可自動生成測試資料以檢查不安全、偏誤或錯誤回應，無需手動編寫指令碼。其標誌性產品為無程式碼評估工具，專為政策、信任與合規團隊設計。 Datumo 曾於韓國舉辦與 DeepLearning.AI 創辦人 Andrew Ng 的對話會，此後吸引 Salesforce Ventures 投資。新資金將用於加速企業 AI 自動化評估工具研發，並擴充套件全球市場至韓國、日本及美國。該公司現有 15