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AI生成 免责声明
当地时间周三,Meta宣布正在部署一款自主研发的芯片,以帮助支持其AI服务。这款芯片为其训练和推理加速器(MTIA)的最新版,将用于提升Facebook和Instagram内容的排名和推荐系统。该公司去年发布了首款MTIA产品。
去年10月,Meta表示将投资多达350亿美元用于支持AI,包括数据中心和硬件。除了Meta,亚马逊AWS早在2018年便推出Graviton芯片,并于2023年推出AI芯片Trainium2。谷歌于2021年发布了首款芯片Tensor,2023年推出用于大模型训练和推理的TPU v5e芯片;微软也于去年11月发布了自研AI芯片Maia 100和Cobalt 100。
如今,越来越多的科技巨头开始自行开发芯片,试图摆脱对高成本AI芯片的依赖。不过,分析认为,这一过程不会快速完成。到目前为止,AI行业对英伟达的芯片仍“如饥似渴”。
科技巨头欲“去英伟达化” 亚马逊谷歌微软之后 Meta也部署自研芯片。点击视频,一看究竟!
全球市场半导体板块行情波动,此前遇冷的存储芯片突然回暖了?第一财经记者走访了深圳华强北了解到,持续下跌的内存条价格近日开始止跌,自从“五一”节后开始,内存条价格回升了约10%,金士顿DDR4单条涨了160-170元,eMMC芯片也从此前19美元单价涨回22美元。有商家表示,市场需求一直都在,但目前成交数量依然不多。
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随着AI应用的爆发式增长,算力调用规模持续攀升。据国家数据局统计,截至今年3月,我国日均词元的调用量已超过140万亿,相较2024年初的1000亿增长1000多倍。一位AI初创公司负责人向第一财经记者透露,目前每个月的算力支出通常在五到十万元之间,研发高峰期每天要消耗超过500美金的算力,对于大多数中小企业来说,这是一笔负担不起的“账单”。本月初,工信部正式启动普惠算力赋能中小企业专项行动,提出到2028年基本建成普惠算力公共服务体系,并首次明确提出探索算力银行、算力超市等创新业务。记者了解到,这些创新业务已经率先在上海落地。在业内看来,算力领域的超前布局,不仅使得上海拥有了全国“最便宜的算力”,也为破解中小企业算力困局,提供了可复制、可推广的样板。