云安全初創企業 Upwind 完成 2.5 億美元 B 輪融資，公司累計融資金額由此增至 4.3 億美元，進一步鞏固了其在云原生安全市場高速增長企業中的地位。本輪融資前，Upwind 已實現爆發式增長，營收同比激增 900%，合作客戶數量同比增長 200%。對于從事云基礎設施、嵌入式系統及人工智能驅動平臺相關工作的讀者而言，這筆融資清晰指向了企業網絡安全的投入方向：運行時可視化、人工智能感知防護能力，以及與超大規模云平臺的深度集成，正成為現代系統安全防護的核心要素。融資助力 “運行時優先” 安全戰略落地本
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OpenEvidence 在 D 輪融資中籌集 2.5 億美元，公司估值由此升至 120 億美元，穩固了其全球最具價值醫療人工智能企業的地位。本輪融資由泰潤資本與 DST 全球聯合領投，至此該公司的累計融資金額已接近 7 億美元。對于關注人工智能在受監管、關鍵任務場景落地應用的讀者而言，OpenEvidence 的案例清晰展現了專業人工智能架構與可信數據源如何推動技術的快速落地，也印證了算力密集型的垂直領域人工智能正實現大規模商業化，而非僅停留在研究階段。服務全國的醫療搜索引擎OpenEvidence 將
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如果你想了解生成式AI模型開發的最新進展，你要關注Super 8超大規模開發者和云構建者的動態，同時也要關注這些公司之外的主要模型建設者——主要是OpenAI、Anthropic和xAI，以及中國的一些公司如DeepSeek。但如果你想了解企業如何將生成式人工智能應用于實際工作，你最好看看大藍在向全球10,000強推銷其硬件、軟人工智能和人用AI方面的情況。如果生成式人工智能要成為可持續的新數據處理浪潮，就必須在這里起飛。到目前為止，企業們對生成式人工智能的潛力充滿熱情，但他們并未像許多公司在互聯網泡沫時
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NXP 半導體推出全新 eIQ 智能體式人工智能框架，旨在推動自主化實時人工智能技術直接在邊緣設備上落地部署。該公司將這一框架定位為其長期邊緣人工智能戰略的核心組成部分，把智能體式人工智能軟件與其安全邊緣處理硬件產品組合深度融合。對于從事工業、汽車、醫療健康或建筑自動化系統相關工作的讀者而言，此次發布具有重要的實際意義 —— 該框架針對性解決了行業對低延遲、確定性人工智能決策的日益增長的需求，且這類決策無需依賴云端連接。同時，這也標志著智能體式人工智能概念正從研究階段走向可落地的邊緣平臺。讓智能體式人工智
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“還是得弄清楚怎么制造硬件才能做到這一點。”當您通過我們網站上的鏈接購買時，我們可能會獲得聯盟傭金。事情是這樣的。一份令人費解的新報告聲稱，理論上“熱力學計算”可以大幅減少人工智能生成圖像所消耗的能量，而其能量僅為當前流行工具的千億分之一。據IEEE Spectrum報道，兩項最新研究暗示了這項新興技術的潛力，但其支持者承認解決方案尚屬基礎。根據報告，勞倫斯伯克利國家實驗室科學家斯蒂芬·威瑟拉姆聲稱，熱力學計算可以“遠低于現有數字硬件的能耗”用于人工智能圖像生成。在1月10日，Whitelam和同為伯克利
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三星用于人工智能加速器的 HBM3 與 HBM3E 芯片此前均存在性能問題。為獲得英偉達的認證許可，三星去年不得不對其 HBM3E 芯片進行重新設計。即便如此，這些經過改版的 HBM3E 芯片也僅用于英偉達在中國市場銷售的部分特定人工智能加速器產品中。而如今三星的市場地位得到顯著鞏固，其研發的 HBM4 芯片據悉已接近通過英偉達的認證。三星 HBM4 芯片即將完成英偉達的認證流程，預計于 2026 年 2 月啟動量產。該款芯片已于 2025 年 9 月送交英偉達，目前已進入最終的質量驗證階段。一旦量產啟動
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微軟將其稱為性能最強的定制化云加速芯片，稱 Maia 200 針對多模型 AI 推理場景進行了優化。Microsoft發布第二代自研 AI 推理芯片Maia 200，稱其為突破性推理加速器與算力核心。這一舉措表明，AI 的未來競爭焦點不僅在于模型的 token 生成數量，更在于生成效率的優化。這款 AI 芯片專為多環境異構 AI 基礎設施設計，重點面向大型推理模型的推理任務開發。Microsoft聲稱，它是目前所有超大規模云服務商中性能最強的自研芯片，也是其部署過的最高效推理系統。Moor Insight
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凌晨 2 點，你的手機突然震動。網站宕機了，Slack 上滿是紅色警報，用戶已經開始在推特上抱怨。你半睡半醒地盯著屏幕，完全不知道該從哪里著手排查。這是站點可靠性工程師（SRE）們再熟悉不過的場景。這些工程師必須不惜一切代價保障在線服務持續運行，而當服務中斷時，壓力值會瞬間飆升。故障恢復是一場與時間的賽跑，但大多數團隊在真正開始排查問題前，就要花費第一個小時收集線索。“最初五分鐘是恐慌期，” 紐伯德（NeuBird）首席執行官兼聯合創始人高瑟姆?拉奧表示，“接下來的 25 分鐘是召集團隊確認問題 —— 比
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在人工智能（AI）相關的無數討論中 —— 從廠商與企業投入的巨額資金、這些企業實際獲得的投資回報率（ROI）爭議，到該技術對網絡安全、就業的影響，以及對虛假信息及由此引發的不信任的擔憂 —— 人們很容易忽略它在特定行業中的實用價值。這些數據密集型行業包括醫療保健與生命科學、制造業、金融服務、零售與電子商務，而天氣預報行業也位列其中。如今已涵蓋 AI 智能體的這一快速發展技術正取得重大進展，推動著全球市場的發展 —— 部分觀察人士稱，該市場規模將從兩年前的 1.657 億美元增長至 2033 年的 9.26
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Corvex 公司已簽訂一份長期圖形處理器租賃協議，將為某家主打高性能電池技術的人工智能驅動型企業部署專屬的英偉達 H200 加速器集群。該合作不僅可支撐人工智能工業化落地相關的工作負載，還能為企業自主算法的核心研發工作提供助力。這一消息凸顯出，專業人工智能基礎設施供應商正從成本、安全性與靈活性三個維度，與超大規模云服務商展開競爭。同時也表明，像先進儲能這類高度依賴圖形處理器的行業，正頂著嚴格的知識產權與數據主權限制，推動人工智能技術走向工業化應用。賦能工業化人工智能的 H200 圖形處理器根據協議內容，
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我們一直覺得很有趣的是，任何人都可以控制開源項目。但這確實會發生，因為歸根結底，人們需要靠工資生活，而某個公司必須開除這些支票。有時，開源項目的支持源于利他主義和開明的自利，比如Linux內核需要加固和擴展，成為現代計算中事實上的類Unix作系統。但企業和其他類型的計算組織通常不愿意為這類開源項目做自我支持，這也是為什么通常有商業實體在項目背后，將所有內容整合成產品并為其提供技術支持。紅帽企業Linux，以及在一定程度上的SUSE Linux、CoreOS（現為紅帽的一部分，并成為其OpenShift K
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據報道，英特爾與UMC正在探索更深層次的合作，以支持與人工智能相關的應用。據《經濟日報》報道，消息人士稱英特爾計劃將其專有的“超級MIM”電容技術授權給UMC，該技術用于英特爾下一代埃級工藝，被視為先進封裝的關鍵技術。報告引用的消息人士稱，英特爾可能會將其Super MIM電容技術引入與UMC合作的12納米/14納米工藝平臺，并將該技術推廣到先進的封裝相關應用。針對市場猜測，UMC表示目前與英特爾的合作仍聚焦于12納米平臺，但報告補充說，公司并未排除未來擴大合作范圍，涵蓋更廣泛的技術。正如報告指出的，如果
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在人工智能現代紀元邁入第八個年頭之際，行業已褪去生成式 AI 1.0帶來的驚艷感。新鮮感逐漸消散，取而代之的是嚴苛審視。企業不再滿足于演示效果，而是對實際成果愈發迫切；市場觀察人士對模糊的敘事日益懷疑，行業討論也從 “人工智能能做什么” 轉向 “拿出實際收益，給予我們可見性與控制權”。這一動態背后的核心前提是：人工智能的關鍵在于數據，尤其是情境化數據。21世紀10年代的現代數據棧——以云為中心、計算與存儲分離、數據管道、儀表盤等——如今已顯得微不足道。行業目標已轉向構建智能體系統（agentic syst
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臺積電上周公布了四季度的財報，直接點燃了全球半導體市場的預期，相比于英偉達財報的贏在當下，臺積電的財報更像是半導體產業未來1-2年繁榮局面的晴雨表，因為作為半導體生產鏈條的最前端，臺積電是一般先于應用端企業6-12個月拿到訂單的回款。 臺積電還透露，2026年計劃大幅增加資本支出，這意味著臺積電對未來人工智能產業的預判非常樂觀。當然其中最主要的資本支出可能是在美國市場追加投資，據傳累計高達4650億美元，這個資金規模超過了2020年全球半導體市場的銷售額總和（4400億）。 臺積電第四
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人工智能正將科研人員轉變為高產的論文發表機器，同時悄然將他們推向同一批擁擠的研究領域。這一結論來源于一項針對超 4000 萬篇學術論文的分析。分析發現，在研究中使用人工智能工具的科研人員，相比不使用該類工具的同行，發表的論文數量更多、獲得的引用次數更可觀，并且能更快晉升至學術領導崗位。但這背后存在一個隱患。在科研人員個人學術生涯節節攀升的同時，整個科學界的探索視野卻在收窄。依賴人工智能開展的研究，覆蓋的主題范圍更窄，扎堆聚焦于相同的海量數據驅動型問題，并且研究之間引發的后續關聯性互動也更少。這些研究結果凸
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人工智能介紹
人工智能目錄
【簡介】
【人工和智能】
【人工智能的定義】
【實際應用】
【學科范疇】
【涉及學科】
【研究范疇】
【應用領域】
【意識和人工智能的區別】
【強人工智能和弱人工智能】
【人工智能簡史】
【電影】
【相關著作】
【安全問題】 【簡介】
【人工和智能】
【人工智能的定義】
【實際應用】
【學科范疇】
【涉及學科】
【研究范疇】
【應用領域】
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