genai 文章 最新資訊
大藍準備推銷大量本地生成式人工智能
- 如果你想了解生成式AI模型開發(fā)的最新進展，你要關注Super 8超大規(guī)模開發(fā)者和云構建者的動態(tài)，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(yè)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(xù)的新數(shù)據(jù)處理浪潮，就必須在這里起飛。到目前為止，企業(yè)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(lián)網(wǎng)泡沫時
- 關鍵字： 大藍 人工智能 IBM On-Premises GenAI
GenAI的驚人速度正在重塑半導體行業(yè)
- 人類正在目睹一場如此極端的技術革命，其全部規(guī)模可能超出我們的智力范圍。生成式 AI （GenAI） 的性能每六個月翻一番 [1]，超過了業(yè)界所說的超級摩爾定律的摩爾定律。一些云 AI 芯片制造商預計未來十年每年的性能將翻倍或翻三倍 [2]。在這個由三部分組成的博客系列中，我們將探討當今的半導體格局和創(chuàng)新芯片制造商戰(zhàn)略，在第二部分深入探討未來的重大挑戰(zhàn)，并在第三部分通過研究推動 AI 未來的新興變化和技術來結束。按照這種爆炸性的速度，專家預測通用人工智能 （AGI） 將在 2030 年左右實現(xiàn) [3][4]
- 關鍵字： GenAI 半導體 SoC
芯片的驗證為何越來越難？
- 過去，仿真曾是驗證的唯一工具，但如今選擇已變得多樣。平衡成本與收益并非易事。
- 關鍵字： GenAI
2025年全球GenAI支出預測
- 人工智能領域正在從使用大量內部專用模型轉變?yōu)槭褂猛獠抗緭碛械纳贁?shù)大型多任務模型，新型的AI項目已經(jīng)出現(xiàn) —— 其中部分人工智能已經(jīng)由外部模型提供商（OpenAI、Anthropic、Meta、DeepSeek……）實施，非人工智能專家團隊現(xiàn)在可以相對輕松地集成人工智能解決方案，人工智能素養(yǎng)在公司中變得越來越重要。生成式人工智能（GenAI）為縮短開發(fā)周期、減少技術和維護工作量以及實現(xiàn)以前看似遙不可及的創(chuàng)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
- 關鍵字： GenAI 生成式人工智能 AI
用 OpenVINO? GenAI解鎖 LLM 極速推理：推測式解碼讓 AI 爆發(fā)潛能
- 隨著 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大語言模型（LLMs）不斷推動人工智能的邊界，它們在高效部署方面也帶來了重大挑戰(zhàn)。這些模型在生成類似人類的文本方面具有革命性，但每生成一個 token 都需要耗費巨大的計算資源。這不僅導致成本上升、能耗增加，還使響應速度變慢。在實時應用場景，如聊天機器人、虛擬助手和創(chuàng)意內容生成工具等場景中，這些挑戰(zhàn)尤為突出。本文將探討如何利用 OpenVINO? GenAI 的推測式解碼技術使這一變革性創(chuàng)新成為現(xiàn)實。借助于簡化開發(fā)和優(yōu)化硬件利用率的工具，Ope
- 關鍵字： OpenVINO GenAI 推理
研華推出GenAI Studio邊緣AI軟件平臺
- 2025年初，全球AIoT平臺與服務提供商研華科技宣布推出一款新的軟件產品——GenAI Studio，該產品是研華Edge AI SDK的一部分，主要目標是為了滿足對成本效益高、本地部署的大語言模型（LLM）解決方案日益增長的需求。加速人工智能發(fā)展，應對行業(yè)挑戰(zhàn)作為研華邊緣AI軟件開發(fā)工具包（Edge AI SDK）的一部分，GenAI Studio致力于解決行業(yè)痛點，例如縮短工廠操作員等待關鍵信息的時間，減輕醫(yī)療專業(yè)人員的文檔工作負擔。其無代碼、成本效益高的平臺簡化了大語言模型（LLM）的采用，使企業(yè)
- 關鍵字： 研華 GenAI Studio 邊緣AI軟件平臺
Gartner：GenAI應用方案近3成將被放棄
- 多家系統(tǒng)整合商及軟件公司看好企業(yè)導入生成式人工智能（GenAI）的商機，紛紛推出企業(yè)AI應用方案。不過，知名研究機構Gartner日前預期，至2025年底，至少有30％的生成式人工智能（GenAI）項目將在概念驗證后被放棄。Gartner表示，生成式AI項目被放棄的原因，包括數(shù)據(jù)質量差、風險控制不足、成本上升、業(yè)務價值不明確等。該公司研究副總裁Rita Sallam日前在一場AI高峰會上表示，企業(yè)高層迫不及待地想要看到GenAI投資的回報，但企業(yè)目前還難以證明和實現(xiàn)這些投資的價值。如果投資范圍和部署一直擴
- 關鍵字： Gartner GenAI
利用模型護欄規(guī)范GenAI的行為和輸出
- 當前，許多企業(yè)機構都在全力推進生成式人工智能（GenAI）解決方案的設計和實施，希望提升解決方案的通用性和創(chuàng)造性，進而推動業(yè)務價值。2023年Gartner企業(yè)人工智能（AI）調研揭示了GenAI用例的三種最主要的實現(xiàn)方法，74%的受訪者通過對現(xiàn)有GenAI模型進行定制化調整來滿足自身用例的需求，65%的受訪者嘗試自行訓練定制GenAI模型。然而，實施GenAI絕非易事。對于創(chuàng)造性和通用性的追求，往往會增加GenAI解決方案的復雜性、不確定性和生成非預期結果的可能性，而這也成為了GenAI企業(yè)采用面臨的主
- 關鍵字： 模型護欄 GenAI
生成式人工智能（GenAI）——幫助優(yōu)化全球功率最密集的計算應用
- 訓練生成式人工智能（GenAI）神經(jīng)網(wǎng)絡模型通常需要花費數(shù)月的時間，數(shù)千個基于GPU并包含數(shù)十億個晶體管的處理器、高帶寬SDRAM和每秒數(shù)太比特的光網(wǎng)絡交換機要同時連續(xù)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(jù)《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(zhàn)，AI處理器的供電網(wǎng)絡經(jīng)歷了多代的發(fā)展。這種全面的演進發(fā)展涉及電路架構、電源轉換拓撲、材料科學、封裝和
- 關鍵字： 生成式人工智能 GenAI Vicor
Gartner預測到2025年底，30%的GenAI項目在概念驗證后被放棄
- Gartner預測，到2025年底，至少有30%的生成式人工智能（GenAI）項目將在概念驗證后被放棄，原因包括數(shù)據(jù)質量差、風險控制不足、成本上升、業(yè)務價值不明確等。在近期舉行的Gartner數(shù)據(jù)與分析峰會上，Gartner杰出研究副總裁Rita Sallam表示：“經(jīng)過去年的炒作，企業(yè)高管已迫不及待地想要看到GenAI投資的回報，但企業(yè)機構目前還難以證明和實現(xiàn)這些投資的價值。而隨著行動范圍的擴大，開發(fā)和部署GenAI模型所帶來的經(jīng)濟負擔越來越重。”Gartner認為，企業(yè)機構所面臨的一大挑戰(zhàn)是證明為提高
- 關鍵字： Gartner GenAI
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