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D1net閱聞:OpenAI對馬斯克提起反訴 稱其試圖拖慢OpenAI的發展

責任編輯:cres

2025-04-11 09:56:28

來源:企業網D1Net

原創

OpenAI對馬斯克提起反訴 稱其試圖拖慢OpenAI的發展;美媒:黃仁勛出席海湖莊園晚宴后,白宮改變限制英偉達向中國出口AI芯片H20計劃;谷歌最新AI芯片打平英偉達B200,專為推理模型打造,最高配每秒42500000000000000000次浮點運算……

OpenAI對馬斯克提起反訴 稱其試圖拖慢OpenAI的發展

據外媒報道,OpenAI與億萬富翁、其聯合創始人埃隆?馬斯克之間的戰事又升級了。OpenAI周三對馬斯克提起反訴,稱其試圖拖慢OpenAI的發展。OpenAI對馬斯克提起反訴,并在社交平臺X上表示:“埃隆針對我們的持續行動只是一種惡意策略,目的是拖慢OpenAI的發展,并為了他個人的利益奪取對領先人工智能創新的控制權。”馬斯克是人工智能初創公司xAI的創始人。

美媒:黃仁勛出席海湖莊園晚宴后,白宮改變限制英偉達向中國出口AI芯片H20計劃

路透社9日援引美國全國公共廣播電臺(NPR)題為“海湖莊園晚宴后,特朗普政府放棄打擊英偉達AI芯片H20”的報道稱,兩名消息人士告訴NPR,在人工智能芯片巨頭英偉達首席執行官黃仁勛上周五(4日)前往佛羅里達州海湖莊園出席晚宴后,美國白宮改變了限制英偉達向中國出口H20的計劃,并暫停進一步限制這種芯片出口。

谷歌最新AI芯片打平英偉達B200,專為推理模型打造,最高配每秒42500000000000000000次浮點運算

谷歌首款AI推理特化版TPU芯片來了,專為深度思考模型打造。代號Ironwood,也就是TPU v7,FP8峰值算力4614TFlops,性能是2017年第二代TPU的3600倍,與2023年的第五代TPU比也有10倍。第七代TPU還突出高擴展性,最高配集群可擁有9216個液冷芯片,峰值算力42.5 ExaFlops,也就是每秒運算42500000000000000000次,是目前全球最強超級計算機EL Capitan的24倍。

中國移動:計劃建設超大規模的“算力工廠” 同時開展十萬卡智算中心研究

中國移動董事長楊杰4月10日表示,中國移動的可調度算力資源已經占全國的六分之一,未來還將在算力網絡的基礎上進一步強化云智算。楊杰還透露,未來中國移動將在算力網絡的基礎上進一步強化云智算,聚力“四個重點方向”,構建涵蓋算力、工具、模型、應用等的“AI全棧服務”。具體來看,在打造融合型算網基礎設施(AI IaaS)方面,中國移動計劃建設超大規模的“算力工廠”,推動萬卡級、千卡級智算中心的倍增擴容。同時開展十萬卡智算中心研究,建設“集中化+分布式”推理算力資源,形成“中心集約、邊緣泛在、中訓邊推、訓推一體”的智算體系。

國家人工智能基金披露:高度重視具身智能 將開展投資布局

以“具身智能 生態賦能——共塑未來產業新圖景”為主題的具身智能產業化發展座談會在深交所舉行。會上,工業和信息化部規劃司副司長、國家人工智能基金籌備組副組長張建華發言時表示,國家人工智能基金高度重視具身智能,正密切關注其前沿新技術、新產品和產業化、商業化進展,將結合產業發展態勢和市場融資需求,開展投資布局。

北京:到2027年底全面實現5G規模化應用

據北京市經濟和信息化局消息,日前,北京市經濟和信息化局、北京市通信管理局聯合印發《北京市5G規模化應用“揚帆”行動升級方案(2025—2027年)》, 明確未來三年5G發展藍圖,全力打造國內領先的5G應用標桿城市。方案提出,堅持統籌推進高質量發展和高水平安全,深化產業引領,推動數字技術與實體經濟融合創新,全面增強5G規模應用的產業支撐力、網絡服務力和生態協同力,支撐新型工業化高質量發展,適時探索6G應用發展方向,開展6G應用先行先試,實現更廣范圍、更深層次、更高水平的全方位賦能,為北京全球數字經濟標桿城市建設、經濟社會現代化轉型構筑堅實的數字基礎。到2027年底,構建形成“能力普適、應用普及、賦能普惠”的5G發展格局,全面實現5G規模化應用,提升5G賦能千行百業應用水平,成為國內領先的5G應用標桿城市。

歐盟披露投建13家AI超級工廠細節

歐盟已著手落實一項計劃,建設13家AI超級工廠。超級工廠內設超級計算機和數據中心。歐盟委員會主席烏爾蘇拉·馮德萊恩2月11日在法國首都巴黎舉行的AI行動峰會上宣布“投資AI”倡議,旨在調動2000億歐元投資,以推動AI發展。根據這一倡議,歐盟將專門設立200億歐元基金用于建設歐洲AI超級工廠。根據“人工智能大陸行動計劃”,歐盟性能最佳的幾家AI超級工廠的超級計算機將搭載多達2.5萬枚高端AI處理器。每家超級工廠的高端AI處理器數量將超過10萬枚。

字節開源新生圖模型:一個模型統一所有生圖任務,多主體融合效果SOTA

字節團隊以FLUX為基礎模型,提出了新的生圖模型UNO,統一了圖像生成任務中不同輸入條件的處理。無論是單主體進行風格變換,還是不同物體的融合,UNO都能直接搞定。字節團隊認為,UNO主要解決的是參考驅動的圖像生成中的兩個主要挑戰——數據可擴展性和主體可擴展性。多主體參考生圖測試中,UNO的DINO和CLIP得分均達到了SOTA水平。

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