随着百度文心一言发布进入倒计时,AIGC势必将再次引爆科技圈。百度创始人兼董事长李彦宏在财报发布后的内部信中说:“AI技术已经发展到一个临界点,各行各业都不可避免地被改变,中国AI市场即将迎来爆发性的需求增长。”
如果说2022年是AIGC元年,那么2023年将迎来AIGC爆发,OpenAI的ChatGPT、百度的文心一言、网易伏羲的中文预训练大模型“玉言”等等AI应用热火,势必将引起新一轮对AI算力的狂热需求。
国内服务器厂商宁畅副总裁兼CTO赵雷指出,就ChatGPT而言,需要TB级的运算训练库,甚至是P-Flops级的算力。“有没有ChatGPT这个东西,人工智能算力都是永远都不够的。”赵雷坦言,AI行业未来5到10年,至少需要100倍的算力提升。

当前,在数字化转型趋势下,企业对于算力需求不断增加,加上行业发展存在着诸多不确定性,企业更需要的是可面对日益复杂应用场景、平衡当前业务需求与未来发展需要的算力。
作为AI算力专家,宁畅通过自身的技术能力和产品方案,为用户提供算力解决方案。宁畅产品系列已覆盖人工智能服务器、通用服务器、边缘服务器、多节点服务器等全线产品,满足不同场景需求,实现灵活的定制化配置。此外,宁畅基于现有行业节能痛点,提供传统风冷、冷板式液冷和浸没液冷等多场景的散热方式。以一个总负载10MW的机房为例,宁畅液冷方案可助力用户每年节省电费1580万元。
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国际能源署发布的2025年世界能源展望报告显示,全球AI竞赛推动创纪录的石油、天然气、煤炭和核能消耗,加剧地缘政治紧张局势和气候危机。数据中心用电量预计到2035年将增长三倍,全球数据中心投资预计2025年达5800亿美元,超过全球石油供应投资的5400亿美元。报告呼吁采取新方法实现2050年净零排放目标。
维吉尼亚理工学院研究团队对58个大语言模型在单细胞生物学领域的应用进行了全面调查,将模型分为基础、文本桥接、空间多模态、表观遗传和智能代理五大类,涵盖细胞注释、轨迹预测、药物反应等八项核心任务。研究基于40多个公开数据集,建立了包含生物学理解、可解释性等十个维度的评估体系,为这个快速发展的交叉领域提供了首个系统性分析框架。
AMD首席执行官苏姿丰在纽约金融分析师日活动中表示,公司已准备好迎接AI浪潮并获得传统企业计算市场更多份额。AMD预计未来3-5年数据中心AI收入复合年增长率将超过80%,服务器CPU收入份额超过50%。公司2025年预期收入约340亿美元,其中数据中心业务160亿美元。MI400系列GPU采用2纳米工艺,Helios机架系统将提供强劲算力支持。
西湖大学王欢教授团队联合国际研究机构,针对AI推理模型内存消耗过大的问题,开发了RLKV技术框架。该技术通过强化学习识别推理模型中的关键"推理头",实现20-50%的内存缩减同时保持推理性能。研究发现推理头与检索头功能不同,前者负责维持逻辑连贯性。实验验证了技术在多个数学推理和编程任务中的有效性,为推理模型的大规模应用提供了现实可行的解决方案。