IT之家 4 月 10 日消息，据韩联社消息，韩国总统尹锡悦在昨日举行的韩国“半导体领域待审问题会议”上表示，韩国政府计划到 2027 年在 AI 半导体领域投资 9.4 万亿韩元（IT之家备注：当前约 502.9 亿元人民币）。除了直接投资外，韩国还计划创建一笔价值 1.4 万亿韩元（当前约 74.9 亿元人民币）的基金，帮助 AI 半导体创企的发展。尹锡悦称当前的半导体竞争是“一场工业领域的战争，一场国家层面的战争”，因此韩国需要在未来 30 年在 AI 领域建立如现在存储产业的影响力。为此
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周二，英特尔(INTC.US)在其Intel Vision 2024产业创新大会上，面向客户和合作伙伴作出了一系列重磅宣布。这些宣布包括推出全新的Gaudi 3人工智能加速器、全新的至强6品牌，以及包括开放、可扩展系统和下一代产品在内的全栈解决方案，还有多项战略合作。据数据预测，到2030年，全球半导体市场规模将达到1万亿美元，人工智能将是主要的推动力。然而，截至2023年，仅有10%的企业成功将其AI生成内容(AIGC)项目商业化。英特尔的最新解决方案旨在帮助企业克服推广AI项目时遇到的挑战，加
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4月10日消息，美国当地时间周二，谷歌推出了名为Axion的新型芯片，这款芯片功能强大，能够胜任从YouTube广告精准推送到大数据分析等复杂任务，旨在帮助谷歌应对不断增长的人工智能成本。Axion的问世标志着谷歌在自主研发芯片道路上的重要突破，标志着其在大数据中心常用芯片领域迈出了关键一步。多年来，谷歌持续探索新的计算资源，尤其是针对人工智能领域的专用芯片。自从OpenAI在2022年底发布ChatGPT并掀起人工智能新竞赛以来，谷歌加快了自主研发芯片的步伐，旨在在互联网领域的竞争中占据有利位置。业界分
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随着ChatGPT和Sora等生成式人工智能（gen AI）应用席卷全球，对计算能力的需求正在飙升。半导体行业发现自己正接近一个新的S曲线——对于高管来说，一个迫切的问题是该行业是否能跟得上。领导者们正在通过承诺大量的资本支出来扩大数据中心和半导体制造工厂（晶圆厂），同时探索芯片设计、材料和架构的创新，以满足不断发展的gen AI驱动的商业格局的需求。为了指导半导体行业领导者度过这一转型阶段，我们制定了几种gen AI对B2B和B2C市场影响的情景。每个情景都涉及对计算和因此晶圆的巨大需求增长。这些情景聚
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随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计，从软件开发到材料科学，AI正逐渐渗透到研发的各个环节，变革着传统的研发模式。在这一背景下，AI辅助研发不仅提升了研发效率，降低了成本，更在某种程度上解决了复杂问题，推动了科技进步。2024年，随着AI技术的进一步成熟，AI辅助研发的趋势将更加明显，其潜力也将得到更广泛的挖掘和应用。AI辅助研发的技术进展2024年，AI辅助研发领域可能会有以下技术突破和创新：深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，
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以聊天机器人ChatGPT一炮而红的人工智能公司OpenAI，去年发布功能更强大的GPT-4，成为AI领域的衡量标竿。而这样快速的进步或许靠的正是YouTube影片的「帮忙」。据《纽约时报》报导，OpenAI利用AI版权法的模糊地带，转录了超过100万小时的YouTube影片，用于训练其先进大型语言模型GPT-4。YouTube 是网络上最大且最丰富的图像、音频与文字记录来源。在AI技术迅速发展之际，数据对推动AI模型的进步至关重要，各相关企业对训练数据的需求更为迫切。YouTube因此成为科技公司锁定的
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月 8 日消息，据韩国电子行业媒体 TheElec 报道，三星电子成功拿下了英伟达的 2.5D 封装订单。消息人士透露，三星的先进封装 (AVP) 团队将为英伟达提供 Interposer（中间层）和 I-Cube，这是其自主研发的 2.5D 封装技术，高带宽内存 (HBM) 和 GPU 晶圆的生产将由其他公司负责。据IT之家了解，2.5D 封装技术可以将多个芯片，例如 CPU、GPU、I / O 接口、HBM 等，水平放置于中间层上。台积电将这种封装技术称为 CoWoS，而三星则称之为
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4 月 8 日消息，国外科技媒体 Windows Latest 几周前受邀前往高通位于圣迭戈的总部，亲身体验了骁龙 X Elite 平台产品，在最新博文中分享了跑分、游戏实测和 NPU 性能等相关信息。跑分该媒体使用 3D Mark、Jetstream 等软件进行了相关测试，IT之家基于该媒体报道，附上 23W 骁龙 X Elite 处理器（系统瓦数，而非封装瓦数）和英特尔酷睿 Ultra 7 155H 处理器的跑分对比：跑分 Snapdragon X Elite 23w Intel Core Ultra
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2022年底ChatGPT横空出世带动AI产业大规模崛起，人工智能领域技术如雨后春笋一般迅速发芽，随着各领域不断深入探索AI大模型，该技术开始发展成新质生产力，在这个以数据驱动的新时代，AI芯片已成为新的战略资源，国家之间的竞争愈发激烈。现代科技巨头的对决在微观尺度的芯片上演绎着现代版的权力游戏。但AI不是炫技，如果不能让AI技术落地产业，那么所谓的一切概念也只是空中楼阁。 全球对于AI算力的渴望犹如沙漠中的绿洲，各大企业和国家纷纷投
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一、生成式AI的崛起生成式AI是指能够基于已有数据生成全新、具有创造性的内容的AI技术。与传统的判别式AI相比，生成式AI不仅能够识别和分析数据，还能创造出全新的、前所未有的内容。这一特性使得生成式AI在内容创作、辅助决策、个性化服务等领域具有广阔的应用前景。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，生成式AI取得了显著的进步。以自然语言处理为例，现在的生成式AI已经可以生成流畅、富有逻辑的文章、对话甚至诗歌。此外，生成式AI还在图像生成、音频合成、视频编辑等领域展现出强大的能力。二、AIGC：内容创作的新革命
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4 月 3 日消息，据晚点 LatePost 报道，4 月 2 日，亚马逊云科技（AWS 在中国的名称）在北京举办生成式 AI 沟通会，重点展示了一个月前发布的 Claude 3 系列大模型。报道援引一位亚马逊云科技人士消息，AWS 未在中国境内的服务器上部署 Claude 3。和微软 Azure 一样，中国公司可以通过 AWS 全球提供的 Bedrock 服务，申请调用在其他地区部署的 Claude 3 模型并完成计算。这名科技人士还称，Claude 3 系列模型发布后，他们收到了大量中国公司的合作需求
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韩国大邱庆北科学技术院（DGIST）的电气工程与计算机科学系教授权赫俊领导的研究团队近日取得重大突破，成功开发出一种模仿人脑在人工智能和神经形态系统中效率的下一代AI半导体技术。随着人工智能技术的飞速发展，市场对具有快速操作速度的高能效半导体技术的需求日益增长。然而，传统的计算设备受限于冯·诺依曼架构，其计算和存储单元的分离导致了数据处理过程中的速度和能效瓶颈。为了克服这一问题，模仿生物神经元同时进行计算和存储的神经形态设备研究应运而生。在这项研究中，权赫俊教授的团队利用具有强电性能的铪氧化物和薄层二硫化
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3月29日，据路透社报道，以国家安全为由美国商务部下属工业和安全局（BIS）发布实施额外出口管制的规定，拟于4月4日生效，这距离美上次出台措施仅半年不到。修订针对半导体项目出口，进一步加强对中国人工智能芯片、半导体制造设备产业链的限制。
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近日，国产主控芯片厂商英韧科技宣布量产其第九款主控芯片——YRS820。这也是继去年9月宣布量产PCIe 5.0 SSD企业级主控YRS900后，英韧科技官宣量产的最新款主控芯片。YRS820的4“高”2“低”据英韧科技联合创始人、数据存储技术副总裁陈杰介绍，YRS820主控芯片具备四“高”二“低”的技术亮点，即超高安全性、超高可靠性、超高容量支持、超高性能、超低功耗及超低延时。陈杰表示，YRS820主控芯片采用RISC-V（开源指令架构），配备4通道PCIe 5.0接口，8个NAND闪存通道，支持NVM
关键字：存储器 AI
AI算力栈由宁畅发布，旨在有效解决大模型产业落地的全周期问题。据媒体报道，国内首个AI算力栈NEX AI Lab（Nettrix AI Open Lab）已在浙江桐乡市落地。AI算力栈由宁畅发布，旨在有效解决大模型产业落地的全周期问题。NEX AI Lab集成加速计算节点、全闪存存储节点，可为GPT、LLaMA、Stable Diffusion等AI模型，提供多元场景应用优化支持。
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