GPU主宰算力芯片,Al信创驱动国产算力发展:得益于硬件支持与软件编程、设计方面的优势,CPU+GPU成为了目前应用最广泛的平台。Al分布式计算的市场主要由算力芯片(55-75%)、内存(10-20%)和互联设备(10-20%)三部分组成。
由于ChatGPT的爆火,GPU需求明显,英伟达也加大对三星和SK海力士HBM3的订单。2023年10月,SK海力士表示,已经在2023年出售了明年HBM3和HBM3E的所有产量。据Omdia预测,到2025年,HBM市场的总收入将达到25亿美元。
集成算力与存力,先进封装产能紧缺:CoWoS封装技术是目前集成HBM与CPU/GPU处理器的主流方案。台积电主导全球CoWoS封装市场。据IDC预测,全球CoWoS供需缺口约20%,2024年台积电的CoWos封装产能将较2023年提升一倍,2.5D/3D先进封装市场规模在2023-2028年将以22%的CAGR高速增长。
Al算力对高效电源提出新需求,背面供电技术蓄势待发:越来越高度化的集成会造成针对加速芯片的电源解决方案越来越复杂,方案需要不同电压、不同路的多路输入,这种情况下电压轨会越来越多。台积电、三星、英特尔等芯片大厂都在积极布局背面供电网络技术,为日益复杂的芯片提供高效供电方案,其中英特尔较为领先。
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中国AI初创公司月之暗面发布开源语言模型Kimi K2,采用万亿参数混合专家架构,在编程和自主代理任务上表现卓越。该模型在SWE-bench等关键基准测试中超越GPT-4,同时提供免费开源版本和低价API服务。Kimi K2具备强大的"代理"能力,能自主使用工具、编写代码并完成复杂多步骤任务,标志着开源AI模型首次在综合能力上追平甚至超越闭源竞品,可能重塑AI行业竞争格局。
UC伯克利和POSTECH研究团队开发了REVERSE系统,这是首个能让AI视觉模型在生成描述时实时自我监控和纠错的技术。通过创新的"边生成边验证"机制,该系统在多项基准测试中将AI幻觉率降低12%-34%,为构建更可信的人工智能奠定了重要基础。
AI人才争夺战愈演愈烈。Meta大举挖角后,OpenAI招募了特斯拉前软件工程副总裁David Lau和xAI基础设施架构师。Meta向其超级智能实验室部署新员工,以超2亿美元薪酬包招聘苹果基础模型负责人。这场激烈竞争造成了AI对劳动力影响的两极分化:科技巨头为顶尖AI人才开出九位数薪酬,但大规模裁员仍在继续。受影响岗位不仅包括人力资源和客服,还包括软件开发和中层管理职位。
马里兰大学研究团队首次发现,当前最先进的AI推理模型在面对缺失关键信息的无解问题时,会陷入"过度思考"陷阱,生成比正常情况长2-4倍的冗余回答,却很少能正确识别问题的不可解性。这种现象挑战了"测试时间缩放定律",揭示了推理模型缺乏批判性思维的重要缺陷。