ByteDanceが新しいAI部門であるFlowを立ち上げ、Nvidiaは第3四半期に約50万台のA100およびH100 AI GPUを販売しました

概要: ByteDanceは最近、AIアプリケーション層に重点を置いた新しいAI部門であるFlowを設立しました。 AI GPU に対する需要の高まりにより、Nvidia はデータセンター ハードウェアで 145 億ドルを稼ぎ出しました。 調査会社Omdiaによると、Nvidiaは第3四半期に約500,000個のA100およびH100 GPUを販売し、H100ベースのサーバーのリードタイムは36〜52週間に延長されました。

画像出典:Unbounded AIによって生成

ホットニュース:

ByteDanceは、AIアプリケーション層に注力する新しい部門であるFlowを設立しました

11月27日の36Krの報道によると、ByteDanceは最近、新しいAI部門であるFlowを設立し、技術リーダーはByteDanceのテクノロジー担当バイスプレジデントであるHong Dingkun氏です。 事情に詳しい関係者によると、この新部門のビジネスリーダーはバイトモデルチームの責任者である朱文佳氏だという。

Flowは主にAIアプリケーション層に注力していると報告されています。 バイトサークルでは、Flowが最近、生きた水の募集投稿を公開し、ソーシャル募集もしばらく前から始まっています。 投稿では、ByteDanceのAIイノベーションビジネスチームであり、「現在、中国と海外でそれぞれDoubaoとCiciの2つの製品が発売されており、AI関連の革新的な製品を多数インキュベートしています」と述べています。 本稿執筆時点では、ByteDanceからの回答は得られていない。

Omdia: Nvidia Q3 は A100 と H100 AI GPU を約 500,000 個販売し、Meta と Microsoft が最大の買い手です

11月28日のIT Homeによると、今年度の第3四半期に、AI GPUの熱い需要のおかげで、Nvidiaはデータセンターのハードウェアで145億ドルを稼ぎ出しました。 調査会社Omdiaによると、Nvidiaは第3四半期に約500,000個のA100およびH100 GPUを販売し、H100ベースのサーバーのリードタイムは36〜52週間に延長されました。 Omdiaによると、MetaとMicrosoftはNvidiaのH100 GPUの最大の購入者です。 彼らはすべて最大150,000個のH100 GPUを調達し、Google、Amazon、Oracle、Tencentが購入したH100プロセッサの数(50,000個)をはるかに上回っています。

Hugging Face Co-Createsが2024年の予測をリリース:オープンソースのLLMは最高のクローズドソースLLMレベルに達する

AI New Intelligence News、11月27日、AIオープンソースコミュニティであるHugging Faceの共同創設者兼CEOであるClement Delangue氏は、2024年の業界の発展に関する6つの予測を投稿しました。 人気のあるAI企業が倒産するか、非常に低価格で買収される;2。 オープンソースのLLMは、クローズドソースのLLMの最高レベルになります;3。 AIは、ビデオ、時系列、生物学、化学の分野で大きなブレークスルーを遂げています4。 一般の人々は、AIの経済的および環境的コストについてより懸念するようになるでしょう;5。 人気メディアのコンテンツのほとんどはAIによって生成される;6。 1,000万人のAI開発者がHugging Faceに登場しても、失業率は上昇しない。

Googleは、最新のAIモデルをサポートするPixel 8 ProのAIコアアップデートを公開します

11月28日のウェブマスターの自宅によると、Googleは本日、AI Coreと呼ばれる新しいGoogleアプリのアップデートをリリースしました。 Google Playストアによると、AI Coreは、Google Pixel 8 ProスマートフォンのAndroidシステムとアプリ、およびその他のさまざまなAI搭載機能に最新のAIモデルサポートを提供します。

チャイナテレコムが5億を投じて、AIソフトウェア開発事業を含むデジタルテクノロジー企業を設立

11月28日の金融AP通信の報道によると、天燕茶は最近、中国電信デジタル政府技術有限公司が設立され、法定代表者は蔡旭東で、登録資本金は5億元で、その事業範囲にはソフトウェア開発、ビッグデータサービス、人工知能基本ソフトウェア開発、クラウドコンピューティング機器技術サービス、ネットワーク技術サービス、電子製品販売、インターネットアクセスサービスなどが含まれることを示しました。 株主情報によると、同社はチャイナテレコムが完全所有しています。

Microsoft Copilot「Brain」がGPT-4 Turboにアップグレードされ、文字数制限が引き上げられます

11月28日のIT Homeによると、Microsoftの広告およびネットワークサービスの責任者であるMikhail Parakhan氏は最近、X(Twitter)プラットフォームでツイートし、チームはCopilot(Bing Chat)を積極的に改善しており、いくつかの問題を解決した後、OpenAIのGPT-4 Turboにアップグレードされると述べました。 また、GPT-4-turboのアップグレード後、文字数制限がさらに拡大され、入力できる単語数の上限が4,000語になったとのことです。

Microsoft は、Win11 ペイント アプリ用に DALL-E 3 統合を導入しました

11月28日のIT Homeによると、Microsoftは現在、DALL-E 3と統合された「ペイント」アプリをすべてのWindows 11ユーザーにプッシュし始めており、「Cocreator」ボタンから開くことができます。 ただし、この機能は以前は米国、フランス、英国、オーストラリア、カナダ、イタリア、ドイツの一部のユーザーグループに限定されており、すべてのユーザーが利用できるかどうかは不明です。

DALL-Eモデルは、OpenAIによって開発された画像生成モデルであり、以前はMicrosoftのBing画像生成機能で使用されていました。

Taotian Groupは、Dai Shan、Ruohai、Zheng Boが担当する大規模なモデルチームを構築する準備をしています

11月27日の雷峰の報告によると、道田集団は大規模なモデル研究チームを構築する準備をしており、募集を開始している。 道田集団の大規模モデル研究は、主に検索してプッシュするシナリオと、コンテンツを閲覧するシナリオの2つのシナリオに焦点を当てると報告されています。 チームビルディングは、Taotian GroupのCEOであるDai Shan氏、Taotian GroupのCTOであるRuohai氏、AlimamaのCTOであるZheng Bo氏などが主導しました。 大型モデルに関連する技術人材は、Taotian Groupの大型モデルの位置は依然として非常に魅力的であると述べました。 一方では、Taotian Groupは現在の環境におけるリスクに抵抗する非常に強い能力を持っており、他方では、Taotian Groupの大規模モデルの適用シナリオも比較的明確であり、一般的な大規模モデルよりも確実です。

Metaの新しい研究により、大規模なモデルが無関係な情報を自動的にマスキングし、精度が27%向上しました

11月27日にQubitが報じたように、Metaは最近、注意のメカニズムに関する新しい研究を発表しました。 研究チームは、この新しいアテンションメカニズムを「2アテンション」(S2A)と名付け、無関係な情報の干渉をブロックし、大規模モデルの精度をさらに向上させることができます。 テスト結果によると、このメカニズムは微調整やトレーニングを必要とせず、大規模なモデルの精度を単独で27%向上させることができます。

投資と融資:

バイオテクノロジーとAIのスタートアップであるCradleがシリーズAで2,400万ドルを調達

TechCrunchが11月28日に報じたところでは、バイオテクノロジーと人工知能(AI)のスタートアップであるCradleは、投資家のIndex Venturesが主導し、同じくシードラウンドの投資家であるKindred CapitalとChris Gibson氏やTom Glocer氏などの個人投資家が参加した2400万ドルのシリーズA資金調達ラウンドに続き、昨年の550万ドルのシードラウンド終了後、シリーズAで2400万ドルを調達し、新たな資金はチームと売上の成長に充てられる予定だと報じた。

Cradleの技術により、機能性タンパク質の製造時間を大幅に短縮し、実験回数を減らすことができると報告されています。 現在、同社は独自のソフトウェアを使用して、RNA産生酵素であるT7 RNAポリメラーゼの代替バージョンを製造しています。

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chatGPTの正式リリースから数えると、1年も経たないうちに、世界を席巻するAI大規模モデルの嵐は、現時点では中国企業を含むすべてを覆しています。 1年も経たないうちに、中国企業は何百もの業界モデルのリリースに奔走し、さまざまな評価リストや記事では、「最も有能」が公式の統一用語になったようです。 しかし、現在の国内の大型モデルブームが落ち着いたことや、例えば基本的な大型モデルの競争パターンが決定され、アプリケーション層の格闘が始まるなど、多くの分析記事である程度のコンセンサスが決まっています。 しかし、オタクの興奮する文脈を離れて、企業や業界自体に立ち返れば、より実用的な視点を持ち、企業のAI戦略とは何か、それは会社の将来にどのような影響を与えるのか、トレンドを作るのは誰なのか、というより現実的で直接的な疑問を解決できるかもしれません。

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