JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow，也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。
AI程序员Devin上线几周之后，新一轮融资已经达到20亿美元。红杉警告，AI公司买GPU花了500亿，产生的收入只有30亿……
随着生成模型（如 ChatGPT、扩散模型）飞速发展，一方面，生成数据质量越来越高，到了以假乱真的程度；另一方面，随着模型越来越大，也使得人类世界的真实数据即将枯竭。
搞 AI 大模型，实在太烧钱了。我们知道，如今的生成式 AI 有很大一部分是资本游戏，科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置，并正在使用先进 GPU 的并行算力将其推广落地。这么做的代价是什么？最近《华尔街日报》一篇有关明星创业公司的报道里给出了答案：投入是产出的 17 倍。
【新智元导读】在英伟达统治AI时代硬件的当下，谷歌的TPU却开辟了另一条道路。今天，小编带你了解第一块TPU的前世今生，同时揭开TPU架构的神秘面纱。
是时候让CPU在AI应用上 “支棱”起来了。
安克经常被国人认为是一家充电宝公司，但其实是个做细分品类的公司，充电宝收入只占他们收入的 10% 不到。2022 年，安克营收 20 亿美元，在充电和储能、影音设备、智能家居三个领域里，不少细分品类都做到了全球第一梯队。
【新智元导读】过去25年，半导体工艺制程不断逼近极限，才有了ChatGPT的诞生。如今世界最强英伟达GPU已有超2080亿个晶体管。台积电大佬预测，未来十年，1万亿晶体管GPU将问世。
大模型的训练阶段我们选择GPU，但到了推理阶段，我们果断把CPU加到了菜单上。
AIGC的这把火，燃起来的可不只是百模大战的热度和雨后春笋般的各式AI应用。更是由于算力与通信需求的爆发式增长，使得底层的专用加速芯片、以及配备这些芯片的AI加速服务器再次被拉到了大众的聚光灯下。
