AI概念股再度陷入分化,作为昨日热点的传媒娱乐板块今日却跌幅居前,其中华扬联众跌停,当虹科技、国脉文化等标的跌幅居前。而与之相对的算力硬件端却再获资金部分回流,其中鸿博股份涨停,天孚通信也于盘中再度创下了历史新高。相较于应用软件,逻辑更正的硬件方向资金认可度更高。此外,核心标的工业富联延续放量巨震的走势。工业富联发布2023年年度报告,2023年归母净利润210.4亿元,同比增长4.82%,整体低于市场预期,今日该股再度大幅低开。但需注意的是,本轮工业富联上涨核心驱动在于未来AI服务器的需求增量逻辑,与23年度的业绩关联度较低,所以依旧不少的资金进场抄底。因此明日的走势较为关键,若无法迎来放量修复的话,短线退潮的疑虑加剧,届时对于AI乃至整个科技股方向都将产生一定程度的资金负反馈。 #财经[超话]#
在科技浪潮中,国产GPU之光正悄然崭露。此前,我们或许更多关注的是国际巨头的身影,但如今,景嘉微的突破让我们看到了国产技术的崛起。
这家曾以军用图像处理芯片闻名的企业,如今已涉足AI大模型GPU领域,研发出高性能智算模块和整机产品——景宏系列。这一成果,不仅标志着国内在GPU领域的重大进步,更意味着国产替代正逐步成为现实。
在这个变革的时代,我们见证着一个个技术奇迹的诞生。铭普光磁的硅光800G DR8光模块,景嘉微的AI大模型GPU,都是国产科技力量的生动体现。它们让我们看到了中国科技的无限可能,也让我们对未来充满了期待。
我们坚信,随着更多国内企业的加入和持续投入,国产GPU将在国际市场上大放异彩,为中国科技的崛起贡献更多力量。
这家曾以军用图像处理芯片闻名的企业,如今已涉足AI大模型GPU领域,研发出高性能智算模块和整机产品——景宏系列。这一成果,不仅标志着国内在GPU领域的重大进步,更意味着国产替代正逐步成为现实。
在这个变革的时代,我们见证着一个个技术奇迹的诞生。铭普光磁的硅光800G DR8光模块,景嘉微的AI大模型GPU,都是国产科技力量的生动体现。它们让我们看到了中国科技的无限可能,也让我们对未来充满了期待。
我们坚信,随着更多国内企业的加入和持续投入,国产GPU将在国际市场上大放异彩,为中国科技的崛起贡献更多力量。
【ChatGPT “日耗电超 50 万度”,卡死AI发展的是能源?】近日《纽约客》报道,ChatGPT 每日耗电量或超过 50 万千瓦时,相当于美国家庭平均用电量的 1.7 万倍。埃隆·马斯克也曾预言,未来两年内电能短缺将成为制约 AI 发展的主要因素。事实真的是这样吗?
目前关于 AI 耗电量的观点主要源自估算结果,而非真实的测量数据。美国信息技术与创新基金会(ITIF)发布的报告认为,个别不准确的研究大大高估了 AI 的能耗,这样的言论可能对 AI 发展造成不利影响,阻碍 AI 在促进节能减排、应对环境挑战方面发挥潜力。业界人士呼吁,应当促进行业信息透明,同时减少 AI 技术的滥用。
ITIF 是一家非营利智库,总部位于美国华盛顿。在这份题为《重新审视对人工智能能耗的担忧》的报告中,ITIF 指出,不同 AI 模型的能耗和碳排放存在巨大差异,受到诸多因素的影响,包括芯片设计、冷却系统、数据中心设计、软件技术、工作负担、电能来源等。所以,在估算 AI 的能耗方面,不同研究的结论出现了较大分歧。
2019 年马萨诸塞大学阿默斯特分校团队发布的一项预印本研究估算,当时领先的谷歌公司大语言模型 BERT 在 79 小时的训练过程中排放了约 1438 磅二氧化碳(约合 652 千克),量级相当于一名乘客乘坐飞机往返于纽约和旧金山一次。研究也对 AI 神经架构搜索(NAS)等技术得出了类似结论。这篇论文在谷歌学术被引用接近 3000 次,并得到了大量媒体报道。
而从事 AI 研发的企业和机构得出了截然不同的分析结论。2021 年,谷歌公司与加州大学伯克利分校发布一项预印本研究认为,前述研究将谷歌的 AI 碳排放数值高估了 88 倍。但是这项研究得到的关注远不如前者,被引数仅有 500 左右。由于媒体和公众关注负面信息的倾向,结论惊人的研究更容易得到传播。科技行业名人的言行也在放大“ AI 能耗巨大”的信息,马斯克曾预言“制约 AI 发展的因素将由‘缺硅’变成‘缺电’”;Open AI CEO 萨姆·阿尔特曼也表示 AI 将消耗更多电力,并高调投资核聚变。
从历史的角度看,关于 AI 碳排放的担忧并不新鲜。90 年代曾有人预测,未来发电量的一半将用于满足互联网活动;在流媒体出现的时候,同样有人提出类似观点。如今这些担忧并未成为现实。ITIF 报告认为,如果没有完全理解 AI 能耗问题就急于进行管控,可能会阻碍 AI 的性能提升,限制其发展潜力。目前一些机构已经在推动 AI 的信息公开。2023 年 12 月,欧盟通过《人工智能法案》,这是全球首部 AI 监管法案。法案督促 AI 开发者致力于使模型高能效、可持续,并要求进行相应的信息公开。(科普中国)更多详细内容请查看原文>>https://t.cn/A6YFabsn
目前关于 AI 耗电量的观点主要源自估算结果,而非真实的测量数据。美国信息技术与创新基金会(ITIF)发布的报告认为,个别不准确的研究大大高估了 AI 的能耗,这样的言论可能对 AI 发展造成不利影响,阻碍 AI 在促进节能减排、应对环境挑战方面发挥潜力。业界人士呼吁,应当促进行业信息透明,同时减少 AI 技术的滥用。
ITIF 是一家非营利智库,总部位于美国华盛顿。在这份题为《重新审视对人工智能能耗的担忧》的报告中,ITIF 指出,不同 AI 模型的能耗和碳排放存在巨大差异,受到诸多因素的影响,包括芯片设计、冷却系统、数据中心设计、软件技术、工作负担、电能来源等。所以,在估算 AI 的能耗方面,不同研究的结论出现了较大分歧。
2019 年马萨诸塞大学阿默斯特分校团队发布的一项预印本研究估算,当时领先的谷歌公司大语言模型 BERT 在 79 小时的训练过程中排放了约 1438 磅二氧化碳(约合 652 千克),量级相当于一名乘客乘坐飞机往返于纽约和旧金山一次。研究也对 AI 神经架构搜索(NAS)等技术得出了类似结论。这篇论文在谷歌学术被引用接近 3000 次,并得到了大量媒体报道。
而从事 AI 研发的企业和机构得出了截然不同的分析结论。2021 年,谷歌公司与加州大学伯克利分校发布一项预印本研究认为,前述研究将谷歌的 AI 碳排放数值高估了 88 倍。但是这项研究得到的关注远不如前者,被引数仅有 500 左右。由于媒体和公众关注负面信息的倾向,结论惊人的研究更容易得到传播。科技行业名人的言行也在放大“ AI 能耗巨大”的信息,马斯克曾预言“制约 AI 发展的因素将由‘缺硅’变成‘缺电’”;Open AI CEO 萨姆·阿尔特曼也表示 AI 将消耗更多电力,并高调投资核聚变。
从历史的角度看,关于 AI 碳排放的担忧并不新鲜。90 年代曾有人预测,未来发电量的一半将用于满足互联网活动;在流媒体出现的时候,同样有人提出类似观点。如今这些担忧并未成为现实。ITIF 报告认为,如果没有完全理解 AI 能耗问题就急于进行管控,可能会阻碍 AI 的性能提升,限制其发展潜力。目前一些机构已经在推动 AI 的信息公开。2023 年 12 月,欧盟通过《人工智能法案》,这是全球首部 AI 监管法案。法案督促 AI 开发者致力于使模型高能效、可持续,并要求进行相应的信息公开。(科普中国)更多详细内容请查看原文>>https://t.cn/A6YFabsn
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