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无匹配数据
华尔街见闻
AI视频公司Decart测试显示,Trainium3帮助视频生成帧率提升至其他芯片的四倍。尽管定制芯片崛起,但英伟达市场地位短期难撼动。Trainium芯片首席架构师Ron Diamant表示:“归根结底,主要优势在于性价比。”
又一家大型科技公司进军英伟达领地。
周二,亚马逊云服务(AWS)正式推出第三代定制AI芯片Trainium3,直接瞄准英伟达主导的GPU市场。
这家云计算巨头宣称,新芯片性能较上一代提升四倍,与同等GPU系统相比,可将AI模型训练和运行成本降低最多50%。
近几个月,越来越多的AI企业正寻求供应商多元化,据报道,Meta Platforms正与谷歌洽谈采购数十亿美元的TPU芯片,OpenAI则与英伟达竞争对手AMD及定制芯片设计商博通达成合作。
Trainium3已获得包括Anthropic、Decart在内的多家客户采用。
AI视频初创公司Decart联合创始人兼CEO Dean Leitersdorf表示,在测试多种竞争芯片包括英伟达处理器后,Trainium3帮助其实现了技术突破,视频生成帧率提升至其他芯片的四倍。
尽管如此,新入局者的进展并不意味着AI企业放弃英伟达芯片。AWS的许多大客户同时也是英伟达的买家,但这一趋势表明英伟达近乎垄断的地位可能不会永久持续。
定制芯片挑战GPU霸主
AWS通过旗下Annapurna Labs定制芯片设计业务推出的Trainium3,在性价比上打出差异化竞争策略。
AWS副总裁、Trainium芯片首席架构师Ron Diamant表示:
归根结底,主要优势在于性价比。
Diamant强调:
我们并不认为自己在试图取代英伟达。
但AWS周二公布的客户阵容显示其市场渗透力正在增强,除Anthropic外,还包括Karakuri、Metagenomi、Neto.ai、理光和Splash Music等企业。
AWS早在2015年收购以色列初创公司Annapurna Labs,开始设计为数据中心服务器提供动力的芯片,包括网络安全芯片、中央处理器,以及后来的AI处理器系列Inferentia和Trainium。
初创公司的技术突破
Decart对AWS芯片与包括英伟达在内的顶级处理器进行了测试,发现Trainium3能持续生成的视频帧率是其他芯片的四倍。
这家总部位于旧金山的AI视频初创公司数月来一直试图训练其旗舰产品Lucy——一款AI驱动的视频生成应用,以实现无故障实时渲染。
据报道,公司在硅谷租赁的房屋中进行了两周的马拉松式编程后,突破出现了。Leitersdorf回忆道:
它成功运行的那一刻,我看到四个人高兴得跳了起来。
他说:
在此之前,我们只能运行1.5到2秒,屏幕上就会出现噪点。模型会变得太混乱,一切都会模糊成一片……Trainium真正让我们能够运行一个更大、更智能、不会快速崩溃的模型。
这家由27岁的Dean Leitersdorf与其兄弟Orian以及朋友Moshe Shalev两年前创立的公司,已从14名员工增长至超过80人,并在8月获得红杉资本、Benchmark、Zeev Ventures等1亿美元融资,估值达31亿美元。
市场格局渐变但未颠覆
尽管定制芯片获得关注,英伟达的市场地位短期内仍难以撼动。许多AWS芯片的大买家同时也是英伟达客户。
AWS在10月底表示,Anthropic正使用超过100万颗Trainium2芯片构建和部署其Claude AI模型,而一个月后英伟达宣布向Anthropic投资100亿美元,作为大规模出售芯片算力交易的一部分。
Meta与谷歌洽谈的消息传出后,英伟达股价出现明显下跌。
对此,英伟达在X平台回应称"为谷歌的成功感到高兴",并强调英伟达"比行业领先一代——这是唯一能运行所有AI模型并在计算发生的任何地方运行的平台"。
该公司表示,其芯片提供的"性能、多功能性和可替代性"优于谷歌和AWS生产的定制芯片。
AI企业寻求供应商多元化的趋势日益明显,但这更多是为了分散风险和优化成本,而非完全替代英伟达的技术方案。分析认为市场正在从单一供应商主导向多元化竞争格局演进。
据知情人士透露,OpenAI首席执行官Sam Altman正在重新调配内部资源,以加速改进ChatGPT,并宣布拉响“红色警报”,这将推迟其他项目的工作。
其中一人称,Altman周一发送了内部备忘录,要求“突击式”提升ChatGPT;由于事未公开,知情人士要求匿名。Information此前引述该备忘录报道称,Altman还要求员工推迟推进自主式人工智能(AI)代理和广告等其他项目。虽然Altman没有具体说明需要优先进行哪些修复及原因,但据Information报道,他最近曾警告员工,谷歌在AI领域东山再起可能会给OpenAI带来暂时的不利经济影响。
该报道凸显了AI巨头之间竞争的激烈程度;当前整个行业正在努力说服华尔街相信,它们投入该技术的大量资金终将带来回报。Alphabet Inc.的谷歌上月发布AI模型Gemini 3,几乎立即就因其推理、编程及完成其他AI聊天机器人难以胜任的特定任务的能力广受好评。与此同时,OpenAI于10月推出首款AI驱动的网络浏览器,直接向谷歌发起挑战。
OpenAI拒绝就Altman备忘录相关消息置评。该公司ChatGPT负责人Nick Turley周一晚间在X平台发帖,重申对该聊天机器人的侧重,称公司当前重心在于“让ChatGPT不断提高能力、继续增长、拓展全球覆盖范围 —— 同时使其体验更直观、更个性化”。
据一位知情人士透露,OpenAI的一些员工被要求从专注于广告、AI代理和购物等领域转为更直接地参与ChatGPT开发,包括加入与该聊天机器人背后团队的跨组通话。
另据报道,为了优先改进ChatGPT,Altman已鼓励进行临时的团队调动,并计划每日与负责该工作的团队进行通话。
The Information报道称,Altman在内部Slack备忘录中表示,他希望员工提升ChatGPT的性能,以提供更加个性化的用户体验。Altman还表示,他希望专注于改进AI模型行为和图像生成能力。The Information周二还称,OpenAI一直在开发一款代号为“Garlic”的新AI模型,该模型在涉及编码和推理的任务上表现出色。
OpenAI的竞争对手Anthropic PBC上个月也推出了其最新版本的AI模型,以改善自动编程和执行办公任务的性能,从而加剧了其与OpenAI、谷歌的企业客户争夺战。
人工智能初创公司Anthropic欲抢在OpenAI之前上市。据英国金融时报报道,人工智能初创公司Anthropic已聘请威尔逊·桑西尼律师事务所(Wilson Sonsini),着手筹备有史以来规模最大的首次公开募股(IPO)之一,最早可能在2026年进行。Anthropic正在就一轮私募融资进行谈判,此轮融资对该公司的估值将超过3000亿美元。
澳大利亚上季度经济增速意外放缓,令经济内在实力的前景变得不明朗,也表明市场此前为加息定价的举动可能操之过急。澳大利亚政府周三公布的数据显示,在截至 9 月的三个月里,国内生产总值(GDP)增长 0.4%,低于 0.7% 的预期值,也低于上一季度经向上修正后的 0.7%。年增长率为 2.1%,同样低于 2.2% 的预期增幅。
数据公布后,澳元汇率下跌,对政策敏感的三年期澳大利亚国债收益率也随之下滑。
货币市场认为,澳大利亚储备银行(RBA)在 2026 年底前维持利率不变的概率超过 50%。而在数据公布前,市场还预计到明年年底会迎来一次加息。此次 GDP 数据公布距澳大利亚储备银行本年度最后一次政策决议仅剩不到一周时间。目前市场普遍预期,在今年三次降息后,本次决议将维持利率在 3.6% 不变。
澳大利亚储备银行预计,在借贷成本下降、家庭收入稳定以及人口增长仍保持强劲的支撑下,2026 年澳大利亚经济增速将接近 2% 的 “潜在” 增速水平。与此同时,通胀率仍处于令人不安的高位,澳大利亚储备银行认为劳动力市场仍略显紧张,这凸显出利率制定委员会必须在政策上寻求微妙平衡。
华尔街见闻
哈佛大学捐赠基金在上一季度大举增持比特币ETF至近5亿美元,但本季度比特币价格随即下跌超20%,使其面临显著的时机选择风险。这笔投资虽占其总基金比例微小,却凸显了机构投资者在加密货币日益主流化的当下,也难以精准把握市场时机并规避波动的普遍困境。
哈佛大学的巨额捐赠基金在比特币价格见顶回落前夕进行了大举押注,凸显出即使是顶级机构投资者,在加密货币日益主流化的当下也面临着严峻的时机抉择风险。
据《华尔街日报》12月2日报道,根据哈佛大学最新披露的季度报告,这所美国最富有的大学在上个季度将其在iShares比特币信托ETF中的持仓大幅增至近5亿美元。然而,本季度以来,比特币价格已下跌超过20%,周二的反弹也未能扭转颓势。
这场波及华尔街、散户投资者的加密货币溃败,也让哈佛的这笔投资前景堪忧。尽管对于其高达570亿美元的庞大捐赠基金而言,任何加密货币的损失都只是九牛一毛,但这一时机不佳的押注,揭示了机构投资者在加密货币大幅上涨后仍在加仓的普遍现象。
如果哈佛在10月初价格下跌前卖出,本可以安然无恙甚至小有斩获。但如果该校仍持有上季度买入的部分或全部股份,那么账面亏损或已难以避免。
并不乐观的入场时机
文件显示,哈佛大学在上个季度(截至9月30日)买入了490万股iShares比特币信托ETF。由于无法获知哈佛的具体买入均价,其潜在亏损难以精确计算。
一个最好的可能性是,假设这些股份是在该季度比特币价格最低点的7月初买入,哈佛为此支付的成本约为2.94亿美元,而这些股份目前的价值约为2.55亿美元,这意味着一笔14%的账面亏损。
相比之下,哈佛在今年第二季度比特币大涨前买入的另外190万股,情况可能要好得多。
这笔近5亿美元的比特币持仓,在该校570亿美元的捐赠基金中占比不足1%。
机构跑步入场加密赛道
哈佛的举动是比特币在机构投资者中日益主流化的一个缩影。
在今年的惊人上涨之后,仍然有理性资金看好并持续买入。在本轮回调之前,比特币价格在2025年一度上涨34%,创下超过126,000美元的历史新高。
其他大学似乎也受到了本轮加密货币价格下跌的冲击,但程度要轻得多。在第三季度报告加密货币持仓的学校还包括布朗大学,其持有价值1400万美元的贝莱德比特币ETF;以及埃默里大学,持有价值5200万美元的灰度比特币迷你信托ETF。
业绩压力与长期主义的博弈
哈佛的投资决策背后,或许也存在业绩压力的考量。
在过去十年中,哈佛的年化投资回报率为8.2%,在与常春藤盟校及其他顶尖学校的比较中排名倒数。尽管在现任首席执行官N·P·“纳尔夫”·纳维卡尔的八年任期内,年化回报率提升至9.6%,且在截至6月30日的财年中取得了11.9%的可观收益,但仍落后于麻省理工学院的14.8%和斯坦福大学的14.3%。
对于捐赠基金和养老基金这类长期投资者而言,只要价格最终能够反弹,账面亏损不一定是问题。一些机构投资者多年来一直在承受加密货币的剧烈波动。例如,公共养老基金在2022年的数字货币崩盘中就曾遭受重创,但此后比特币价格已上涨超过五倍。
然而,也有投资者认为加密货币不适合长线持有。Infrastructure Capital Advisors首席执行官Jay Hatfield表示,“当你在赌博时,你需要的是卖掉它,而不是持有它。”
风险提示及免责条款
市场有风险,投资需谨慎。本文不构成个人投资建议,也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。
谷歌旗下视频流媒体平台YouTube周三表示,将遵守澳大利亚禁止16岁以下儿童使用社交媒体账户的禁令。这意味着所有拥有年轻用户的最受欢迎的平台都已同意遵守这项法律。
YouTube最初获得了一项豁免,理由是该平台的主要功能是视频观看和教育,而不是作为社交网络。但在收到其他平台的投诉后,澳大利亚当局随后扩大了禁令的范围。
“我们将遵守这项法律,按照要求实施年龄限制,”YouTube周三在一篇博客文章中表示。一周后,该法律将于12月10日生效。
然而,该平台补充说,仍然不同意将YouTube归类为社交媒体服务的决定,称这是“根本不同的”。
澳大利亚的禁令正受到其他考虑采取类似基于年龄措施的司法管辖区的密切关注,这可能为最大平台背后的美国科技巨头如何平衡儿童安全和数字服务提供了一个潜在的全球先例。
澳大利亚政府表示,越来越多的证据表明,平台在保护儿童免受有害内容侵害方面做得不够,因此采取了这项措施。
YouTube表示,从12月10日起,任何16岁以下的用户都将自动退出他们的账户,这意味着他们不能再订阅、点赞或评论帖子,尽管他们仍然可以查看已注销的内容。
这意味着未成年内容创作者也不能登录或发帖。YouTube没有说明如何核实用户的年龄。
根据澳大利亚的这项法律,社交媒体平台被禁止允许16岁以下的人持有账户,违规者将被处以至多4950万澳元(约合3250万美元)的罚款。
特斯拉CEO埃隆·马斯克近日再次对人工智能的危险发出警告,并列出了他认为确保人工智能有积极未来的三个最重要因素。
当地时间11月30日,马斯克与印度企业家Nikhil Kamath进行了一次播客访谈。
马斯克在播客上说:“这并不是说我们一定会在人工智能方面有一个积极的未来。当你创造出一项强大的技术时,会有一些危险,一项强大的技术可能具有破坏性。”
马斯克此前曾警告说,“人工智能是人类文明未来面临的最大风险之一”,并强调,人工智能的快速发展正使其成为比汽车、飞机或药品更大的社会风险。
在最近的播客访谈中,这位科技亿万富翁强调了确保人工智能技术追求真相而不是重复错误的重要性。“这可能非常危险,”马斯克说。
“真理、美和好奇心。我认为这是人工智能最重要的三件事,”他说。
他说,如果不严格遵守真理,人工智能将从网络资源中学习信息,它“将吸收大量谎言,然后在推理方面遇到困难,因为这些谎言与现实不相容。”
他补充说:“如果你强迫人工智能相信不真实的事情,它就会发疯,因为它会得出同样糟糕的结论。”
“幻觉”——不正确或误导性的反应——是人工智能面临的主要挑战。
马斯克补充说,“对美的欣赏力是很重要的,当你看到它的时候你会知道它。”
马斯克还说,人工智能应该有好奇心,想要更多地了解现实的本质,因为人类比机器更有趣。
“看到人类的延续(如果不是繁荣的话)比人类的灭绝更有趣,”他说。
被称为“人工智能教父”的谷歌前副总裁、计算机科学家杰弗里•辛顿(Geoffrey Hinton)今年早些时候在《CEO日记》播客的一集节目中表示,人工智能有“10%到20%的可能性”将“消灭我们”。他列举的一些短期风险包括“幻觉”和入门级工作的自动化。
辛顿补充说:“我们希望,如果足够聪明的人用足够的资源做足够的研究,我们就能找到一种方法来建造它们,这样它们就永远不会想要伤害我们。”
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