DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion 等生成式 AI 工具可生成高度逼真的圖像，但其能耗極高。如今兩項最新研究發現，熱力學計算技術有望將圖像生成的能耗降至現有水平的百億分之一。多數 AI 圖像生成工具的核心是一種名為擴散模型的機器學習算法。開發者會向模型輸入大量圖像樣本，并逐步為這些圖像添加噪聲，直至其畫面效果如同調諧失常的模擬電視機所顯示的靜電噪點；隨后訓練神經網絡逆轉這一噪聲添加過程，使擴散模型能根據輸入的提示詞生成全新的圖像。然而，無論是為圖像添加噪聲，還是從靜電噪點
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樹莓派 AI HAT+ 2 是樹莓派 5 的一款新 PCIe 擴展，集成了 Hailo-10H 加速器和 8 GB 板載LPDDR4X。在插件本身添加內存的意義很簡單：讓更多模型的工作集靠近加速器，而不是依賴Pi的系統內存通過PCIe鏈路。樹莓派AI HAT+ 2新動態此前基于樹莓派品牌的 Pi 5 Hailo 插件主要被定位為以攝像頭為先的流水線的視覺加速器，如物體檢測、分割和姿態估計。AI HAT+ 2 依然符合“螺栓連接 NPU”模式，但板載 8GB 內存使工作負載結構轉向即使有計算能力仍占用內存的
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工業市場越來越多地采用大型語言模型（LLMs），以提升生產力和簡化運營。大多數情況下，LLM充當對話式“副駕駛”，使用戶能夠訪問各種數據集和系統，同時提供專家解釋——彌合人與機器之間的溝通鴻溝。它們也允許非技術用戶訪問高級分析。然而，大型語言模型在工業中的作用正在迅速擴展。一些典型的應用場景包括預測性維護、供應鏈管理、質量控制、培訓、自動化和技術支持。大型語言模型在預測性維護中的作用制造商無需依賴維護計劃或目視檢查，避免過度維護或故障，而是通過識別和比較傳感器數據、性能指標及歷史數據中的模式，“預測”何時
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但憑借其擴展能力，這對推動龐大AI集群規模至關重要，以及其普及性，以太網交換機銷售正在蓬勃發展，如果以近期歷史為鑒，我們可以預期以太網收入在未來幾個季度將呈指數級增長。只要生成式人工智能在IT支出中的擴張沒有下降......在IDC最近一次獲得以太網交換和路由數據的第三季度，基于同一以太網協議的交換機銷售額同比增長35.2%，達到147億美元。這是以太網交換機銷售的歷史新高，甚至比去年第二季度高出1.1%。在我們將所有IDC數據匯入歷史電子表格并在必要時進行估算后，幾乎所有的增長都來自于200 Gb/se
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根據 Gartner 的數據，到 2026 年，全球 IT 支出可能首次超過 6 萬億美元，預計同比增長 9.8%。該公司報告稱，對人工智能基礎設施的持續投資以及支持生成式人工智能 （GenAI） 的軟件和設備成本上升推動了這一增長。對于讀者來說，這種增長表明市場對下一代數據中心系統、人工智能優化硬件和智能設備生態系統的需求，這些生態系統支撐著整個電子行業的創新。GenAI 成本和軟件通貨膨脹Gartner 的最新預測強調了 GenAI 如何繼續重塑 IT 預算。Gartner 杰出副總裁分析師 John
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2021 年，全球汽車制造商因無法獲得一美元微控制器而停止生產。先進半導體的等待時間從 12 周躍升至超過 26 周，這表明全球供應鏈已經變得多么脆弱。良率損失和制造缺陷不僅僅是技術問題，它們是影響采購領導者、供應鏈經理甚至國民經濟的戰略挑戰。與此同時，對半導體的需求繼續持續增長。預計到 2030 年，全球消費將以 7% 至 8% 的復合年增長率增長，而產能僅以每年 5% 左右的速度增長。這種不匹配使每片晶圓都變得非常有價值。即使先進技術節點的良率僅提高 2%，每年也可以釋放約 150,000 片晶圓，這
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暴雨猝然而至，駕駛員說：“嘿梅賽德斯，自適應巡航控制系統開啟了嗎？——汽車不只是回復語音，它還可以讓駕駛員放心地調整甚至短暫松開方向盤。歡迎來到對話式出行時代，在這里，與汽車的自然對話正變得像在智能揚聲器上查看天氣一樣日常。 人機交互的新時代這種轉變不僅僅是一個噱頭。對話式界面代表了車輛控制的下一代發展，允許駕駛員與先進的駕駛員輔助系統進行交互，而無需擺弄按鈕或觸摸屏。汽車制造商正在將生成式人工智能嵌入到信息娛樂和安全系統中，目標是減輕駕駛壓力、更直觀并最終更安全。與早期依賴預設命令的語音系統不
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人工智能領域正在從使用大量內部專用模型轉變為使用外部公司擁有的少數大型多任務模型，新型的AI項目已經出現 —— 其中部分人工智能已經由外部模型提供商（OpenAI、Anthropic、Meta、DeepSeek……）實施，非人工智能專家團隊現在可以相對輕松地集成人工智能解決方案，人工智能素養在公司中變得越來越重要。生成式人工智能（GenAI）為縮短開發周期、減少技術和維護工作量以及實現以前看似遙不可及的創新用例打開了大門。Gartner預測，2025年全球GenAI支出將達到6440億美元，較2024年增
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2025年Gartner CIO和技術高管調研發現，平均而言，參與調研的中國首席信息官（CIO）的IT預算預計將在2025年減少0.8%。雖然出現了前所未有的預算下滑，生成式人工智能（GenAI）仍然成為中國企業機構的首要投資目標。隨著GenAI用例逐漸從概念驗證（PoC）納入日常業務流程，企業機構對GenAI的價值主張也在發生變化，從最初僅重視展示價值，到現在不僅關注該技術提供的業務價值，還希望對其使用進行治理。中國的數據和分析（D&A）領導者可通過以下一些方式參與GenAI治理。在GenAI部
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生成式人工智能(Generative AI)的使用正迅速擴展到我們的日常生活和商業領域，并將顯著影響未來社會。本系列將主要通過村田關注的具體應用事例，聊聊生成式人工智能應用的相關話題，特別關注對電子行業可能產生的影響。01 什么是生成式人工智能(Generative AI)?生成式人工智能是一種擁有能夠自動生成并輸出文本/圖像/音樂等多種形式的數據的能力，并且能支援迄今為止由人類承擔的創造性作業的人工智能。生成式人工智能利用一種”機器學習“——深度學習——從人類準備的文本和圖像等數據中提取特征，并能基于這
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Gartner最新調研結果顯示，中國企業在采用生成式人工智能（GenAI）方面雄心勃勃，但進展緩慢，目前只有8%的中國企業將生成式人工智能部署在生產環境中。Gartner研究總監閆斌表示：“雖然小規模落地已在多種場景下出現，但大規模企業落地仍然較為少見。企業生成式人工智能的發展尚未到達關鍵里程碑節點。同時，缺少具有顯著業務價值的用例、模型（產品）成熟度和企業數據的人工智能（AI）就緒度，是企業生成式人工智能采用面臨的首要挑戰。”2024年6??，只有8%的中國企業將生成式人工智能部署在生產環境中
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訓練生成式人工智能（GenAI）神經網絡模型通常需要花費數月的時間，數千個基于GPU并包含數十億個晶體管的處理器、高帶寬SDRAM和每秒數太比特的光網絡交換機要同時連續運行。雖然人工智能有望帶來人類生產力的飛躍，但其運行時能耗巨大，所以導致溫室氣體的排放也顯著增加。據《紐約時報》報道，到2027年，人工智能服務器每年的用電量將達到85至134太瓦時，大致相當于阿根廷一年的用電量。為了應對日益加劇的能耗挑戰，AI處理器的供電網絡經歷了多代的發展。這種全面的演進發展涉及電路架構、電源轉換拓撲、材料科學、封裝和
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訓練生成式人工智能(GenAI)神經網絡模型通常需要花費數月的時間，數千個基于GPU并包含數十億個晶體管的處理器、高帶寬SDRAM和每秒數太比特的光網絡交換機要同時連續運行。雖然人工智能有望帶來人類生產力的飛躍，但其運行時能耗巨大，所以導致溫室氣體的排放也顯著增加。據《紐約時報》報道，到2027年，人工智能服務器每年的用電量將達到85至134太瓦時，大致相當于阿根廷一年的用電量。為了應對日益加劇的能耗挑戰，AI處理器的供電網絡經歷”了多代的發展。這種全面的演進發展涉及電路架構、電源轉換拓撲、材料科學、封裝
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202407 生成式人工智能 GenAI
過去一年，生成式人工智能（GenAI）的采用率呈爆炸式增長。2023年Gartner企業機構AI調研發現，GenAI是受訪企業部署最廣泛的AI技術之一。企業機構在多個業務部門的多種用例中部署了GenAI。盡管這一快速部署前景廣闊，但也帶來了由于過度聚焦于GenAI而導致AI領域其他應用被忽視的風險。而實際上，GenAI僅占AI版圖的一小部分。與此同時，GenAI也不是萬靈丹，對于大多數AI用例來說，往往并不適用。此外，許多業務問題需要結合使用不同的AI技術來解決。因此，企業IT領導者應當充分評估GenAI
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在近期舉辦的2024中國科技行業高管交流大會上，Gartner發布了關于生成式人工智能（GenAI）安全的最新研究。隨著GenAI技術的迅速發展和應用，全球超過58%的技術提供商已經在他們的產品中內嵌了GenAI技術。這種技術雖然為企業帶來了創新的機會，但同時也引入了新的安全挑戰。Gartner高級研究總監曾劭清表示：“GenAI技術在提高業務效率和開拓新服務方面具有巨大潛力，但它也使企業的安全攻擊面擴大，尤其是在提示工程和數據安全方面。GenAI技術為攻擊者提供了新的途徑，例如利用AI生成的內容進行社會
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