中國企業機構已逐步在生產環境中運行或者計劃運行大語言模型，但在AI基礎設施的生產部署與高效運營方面仍面臨諸多挑戰。目前，中國正加速提升其生成式AI能力，覆蓋大語言模型、軟件開發、生態集成與硬件革新。隨著DeepSeek、通義千問（Qwen）等高性價比模型日益普及和本地部署的深入推進，越來越多的中國企業將重心放在數據隱私、數據主權、安全性、可擴展性和低延遲等核心需求上。2025年Gartner首席信息官（CIO）和技術高管調研顯示，2025年中國企業計劃大幅增加在生成式AI和AI領域的技術投資，其平均增幅分
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AI 智能體的應用現已隨處可見，且自主性正不斷提升。從網頁自主導航到通過遞歸方式優化自身編程能力，智能體式人工智能有望重構數字經濟格局、重新定義互聯網的形態。但在企業場景中，AI 智能體的應用卻潛藏著巨大風險。從單純的能力增強轉向全流程自動化，這一轉變本身就充滿不確定性，尤其是當 AI 智能體被賦予全權執行關鍵業務操作的權限時 —— 小到完成一筆簡單的金融交易，大到協調復雜的供應鏈體系，均面臨著未知風險。為降低此類風險，卡內基梅隆大學與 Fujitsu 的研究人員研發出三項基準測試，用于評估 AI 智能體
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據中央通訊社報道，中國國務院信息辦公室于8月14日舉行新聞發布會，重點介紹了中國“十四五規劃”（2021-2025年）的成果。其中，中國的總算力據報道位居世界第二，而其人工智能應用規模也迅速增長。報道中提到，官方強調中國擁有全球60%的人工智能專利。中國國家數據管理局官員指出，中國人工智能應用規模正在迅速增長。報道中提到，他表示截至今年 6 月底，中國的日均 token 消耗量已超過 30 萬億，一年半內增長了 300 多倍。他進一步指出，截至 6 月底，中國已建成超過 35,000 個高質量數據集，總容
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（圖片來源：英偉達）DeepSeek 憑借其今年的 R1 AI 模型吸引了大量關注，但似乎下一代 R2 模型的開發因中國 Nvidia H20 處理器的短缺而停滯，據 信息報道 。DeepSeek 本身尚未評論其 R2 模型的發布時間。DeepSeek 使用由其投資者 High-Flyer Capital Management 獲得的包含 50,000 個 Hopper GPU 的集群——其中包括 30,000 個 H20、10,000 個 H800 和 10,000 個 H100——
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根據彭博社，白宮加密貨幣和人工智能負責人大衛·薩克斯表示，中國在半導體設計方面最多落后美國兩年，并且越來越擅長規避美國的出口管制。薩克斯警告說，美國應該關注華為迅速縮小與全球競爭對手的差距，并引用了 DeepSeek 最近突破的人工智能模型作為證據，表明中國盡管受到限制，但仍在不斷進步。正如彭博社補充的那樣，他指出在 DeepSeek 推出之前，人們普遍認為中國落后了好幾年——但 DeepSeek 的崛起表明，現在差距可能只有幾個月。他還批評了拜登政府的人工智能擴散規則——特朗普政府上個月已撤銷該規則——
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GenAI 在工作場所的使用正在飛速發展。蓋洛普和 Salesforce AI 研究發布了兩份新報告，描繪了組織及其員工適應這一技術轉變時日益增長的熱情和持續的挑戰。這些研究共同揭示了一個核心主題：雖然 AI 比以往任何時候都更廣泛地被接受，但其在承諾與實際表現之間的差距仍然是企業和員工共同面臨的一個重大障礙。蓋洛普最新的研究發現，過去兩年中，美國員工使用 AI 的頻率幾乎翻了一番。2023 年，只有 21%的工人報告稱每年至少使用幾次 AI；到 2025 年，這一數字飆升至 40%。頻繁使用——定義為每
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非營利性人工智能研究機構Epoch AI的一項分析表明，人工智能行業可能無法通過推理人工智能模型獲得巨大的性能提升。根據報告的調查結果，在一年內，推理模型的進展可能會放緩。近幾個月來，OpenAI的o3等推理模型在人工智能基準上取得了重大收益，特別是衡量數學和編程技能的基準。這些模型可以將更多的計算應用于問題，這可以提高其性能，但缺點是它們比傳統模型需要更長的時間來完成任務。推理模型是通過首先在大量數據上訓練常規模型，然后應用一種稱為強化學習的技術來開發的，這有效地為模型提供了對其難題解決方案的“反饋”。
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近日，阿里巴巴開源了新一代通義千問模型Qwen3，Arm成為首批適配該模型的計算平臺廠商。雙方的合作不僅推動了AI技術在端側設備上的應用，還為開發者提供了更高效的解決方案。據官方消息，Arm面向AI框架開發者的開源計算內核KleidiAI已與阿里巴巴的輕量級深度學習框架MNN深度集成。得益于此，Qwen3系列中的三款模型（Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B及Qwen3-4B）能夠在搭載Arm架構CPU的移動設備上無縫運行，展現出卓越的端側AI推理能力。作為阿里巴巴最新發布的混合推理模型，Qwen3
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3月1日消息，今日，DeepSeek正式在知乎平臺開設了其官方賬號，并發布了一篇名為《DeepSeek-V3/R1推理系統概覽》的技術文章。在這篇文章中，DeepSeek首次向公眾詳細公布了其模型推理系統的優化細節，同時披露了成本利潤率的關鍵信息。據文章介紹，DeepSeek在推算成本時，假定GPU租賃成本為2美金/小時，據此計算出總成本為87,072美金/天。而在收入方面，如果所有tokens都按照DeepSeek R1的定價進行計算，那么理論上一天的總收入可以達到562,027美金。基于這些數據，De
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快科技2月17日消息，據報道，美銀證券的分析師在一份研究報告中寫道，DeepSeek可能會加速中國汽車生產商自動駕駛技術的開發。他們表示，DeepSeek的開發邏輯與自動駕駛有一定相似之處，可能對未來自動駕駛技術的開發產生影響。DeepSeek的方法可以增強自動駕駛解決方案公司的多模態能力，幫助這些公司更好地理解道路場景，并在復雜的道路條件下提供更強大的性能。分析師指出，這在處理復雜場景時，所需的額外計算能力投入也減少了。一些大型汽車生產商已將DeepSeek納入自身的自動駕駛模型，規模較小的公司未來也可
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2 月 14 日消息，科技媒體 marktechpost 昨日（2 月 13 日）發布博文，報道稱谷歌 DeepMind 團隊發布了 WebLI-100B 千億級數據集，并通過增強文化多樣性和多語言性，以及減少子組之間的性能差異來提高包容性。目前挑戰注：機器通過學習大型數據集來連接圖像和文本，數據越多，模型識別模式和提高準確性的能力就越強。視覺語言模型 (VLMs) 依賴這些數據集執行圖像字幕和視覺問答等任務。視覺語言模型目前依賴于 Conceptual Captions 和 LAION 等大型數據集，包
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12 月 27 日消息，“深度求索”官方公眾號昨日（12 月 26 日）發布博文，宣布上線并同步開源 DeepSeek-V3 模型，用戶可以登錄官網 chat.deepseek.com，與最新版 V3 模型對話。援引博文介紹，DeepSeek-V3 是一個 6710 億參數的專家混合（MoE，使用多個專家網絡將問題空間劃分為同質區域）模型，激活參數 370 億，在 14.8 萬億 token 上進行了預訓練。多項評測成績超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等開源模型，
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智通財經獲悉，亞馬遜(AMZN.US)正在擴大其人工智能產品陣容，推出了功能強大的新芯片陣列和大型語言模型，并稱其可以與主要競爭對手競爭。這家總部位于西雅圖的公司正在將數十萬個Trainium2半導體組裝成集群，這將使合作伙伴Anthropic更容易訓練生成式人工智能和其他機器學習任務所需的大型語言模型。亞馬遜表示，新陣列將使這家初創公司目前的處理能力提高五倍。亞馬遜在其年度re:Invent大會上表示，云服務部門AWS于周二開始向客戶提供最新芯片。另外，亞馬遜首席執行官Andy Jassy介紹了一款名為
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Gartner研究表明，隨著時間的推移和價格的持續下降，以及云部署在敏捷性、創新速度和生態系統方面的優勢，中國企業的人工智能（AI）部署將逐步從本地轉向云端。Gartner預測，到2027年，中國的全部AI推理工作負載中，基于云的工作負載占比將從前的20%上升至80%。Gartner高級研究總監方琦表示：“多家中國生成式人工智能（GenAI）廠商，其大語言模型應用編程接口（API）的推理成本已經降低了90%以上，有力地推動了企業地GenAI采用。企業數據和分析（D&A）領導者應積極評估相關影響，并
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Gartner 大語言模型 價格戰
人工智能 (AI) 正在眾多行業掀起浪潮，尤其是在大語言模型 (LLM) 問世后，AI 發展呈現井噴之勢。LLM 模型不僅極大改變了我們與技術的交互方式，并且在自然語言理解和生成方面展現出了驚人的能力。雖然 GPU 在訓練生成式 AI 模型方面發揮了重要作用，但在推理領域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長期以來，CPU 一直被用于傳統的 AI 和機器學習 (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務且部署起來更加靈活，因此當企業和開發者尋求將 LLM 集成到產品和服務中時，CPU
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Arm Neoverse 大語言模型
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