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苹果挖角AI人才——库克或许已感到缺乏AI加持的苹果生态必将崩塌

slan Salakhutdinov、大型语言模型团队领导Ruoming Pang等重量级人物。这一系列的人才争夺战，凸显了苹果在AI领域的决心和野心。苹果加码AI，放弃造车梦众所周知，苹果曾经酝酿多年造车计划，投入大量资金和人力。然而，今年早些时候，这家科技巨头决定放弃这一长达十年的努力，转而将资源集中在人工智能领域。这一战略转变，意味着苹果正在重新审视未来的发展方向，并将AI视为未来的关键赛道。事实上，苹果在AI领域的布局由来已久。早在2016年，苹果就收购了Perceptual Machines公司，该公司创始人Ruslan Salakhutdinov随后加入苹果，担任人工智能研究主管。此外，苹果还在瑞士苏黎世扩建了一个前哨实验室，与当地大学展开AI领域的合作。种种迹象表明，苹果正在加速推进AI技术的研发和应用，力图在这一领域占据先机。人才争夺战背后的焦虑苹果大举招兵买马，从竞争对手挖角AI人才，背后折射出这家科技巨头的焦虑。相比于谷歌、微软等公司，苹果在AI领域的起步较晚，目前尚未推出类似ChatGPT的大型语言模型产品。在AIGC大潮席卷全球的当下，苹果面临着巨大的压力和挑战。为了弥补短板，苹果不惜重金网罗顶尖AI人才，希望能够尽快在这一领域取得突破。据悉，自2018年以来，至少有36名从谷歌挖来的专家加入了苹果。这其中不乏在学术界和业界享有盛誉的大牛，如被誉为"神经网络之父"的Geoffrey Hinton的学生Samy Bengio，以及提出生成对抗网络（GANs）概念的Ian Goodfellow等。苹果希望借助这些顶尖人才的expertise，加速AI技术的研发和落地，缩小与竞争对手的差距。苹果AI新尝试或将亮相业界普遍预计，苹果的AI新尝试可能会在6月的全球开发者大会（WWDC）上首次亮相。届时，苹果或将展示其在AI领域的最新进展，并公布相关的软硬件产品和服务。有分析师预测，下一代iPhone可能会在界面和应用互动方面获得AI升级，为用户带来更加智能化的体验。此外，苹果在AI芯片方面的布局也备受关注。美光科技执行副总裁Sumit Sadana预测，AI智能手机的兴起将大幅提升对DRAM等存储芯片的需求。作为美光的重要客户，苹果未来在AI芯片领域的投入值得期待。总之，苹果正在全方位发力，加速在AI领域的布局。通过大举招揽人才、加大研发投入等举措，这家科技巨头希望能够在AI时代抢占先机。然而，面对谷歌、微软等对手的激烈竞争，苹果能否真正实现弯道超车，还有待时间的检验。但可以肯定的是，苹果正在向AI要未来，这场围绕人工智能的角力，还将持续上演，库克或许已感到缺乏AI加持的苹果生态必将崩塌。

金融界2024-04-30

解读 MOMO AI：立足 Ton 和 Solana生态 AI 驱动的游戏社交增长平台

理以提供持久性。 • 基础技术层：通过大型语言模型支持语言内容生成，并通过区块链进行链上身份验证。不同层次技术服务通过MomoAI平台开放后，可以实现接入的游戏中角色拥有丰富的个性和情感，以及链上原生的可验证身份和资产所有权，为互动娱乐提供前所未有的沉浸式体验。同时在技术之外，MomoAI 还会提供项目在资金、运营、用户增长、曝光和市场营销和项目经济学等方面的各类设计，以在流量、产品/代币和AI技术方面全方位助力游戏项目的成长和创新。而这样的平台角色，更像是驱动整个行业发展的游戏增长引擎，关键的动能都封装在引擎中，即拿即用让不同的车跑的更快。当前，MomoAI 的平台建设正在从1.0 到 2.0 发展中。在正式步入2.0之前，MomoAI在用游戏发行平台的形式做着资源上的储备积累，实际上已经解决了“将能力卖给谁”的问题。由于游戏发行更偏渠道，MomoAI也能接触到更多的Web3游戏开发者。在MomoAI的Play-verse游戏发行平台上，官网显示已有25款 Web3 游戏入驻，其中不乏 DeFi Kingdom 和 Big Time 等大作，且申请需求还在持续增加。这些开发者和项目都将成为MomoAI 2.0 的有力合作伙伴。在同一套AI代理能力开放的模式下，MomoAI 可以承担技术赋能、发行、宣传营销等多个环节的任务，从而形成完整的游戏矩阵。因此在平台化战略下，MomoAI的原生代币 $MTOS 就不再仅仅是单个游戏里被空投的一种纯粹的奖励，更多的是成为平台所能覆盖的玩家和开发者生态中的纽带。对于玩家来说，MTOS代币成为了平台内可流通的，参与不同生态子游戏的主要代币。玩家可以利用 MTOS 在跨平台产品中获取各种游戏中的资产。对于开发者来说，MTOS可以购买MomoAI平台提供的AI定制和数据分析服务。此外，开发人员可以利用 MTOS 购买广告空间、举办活动，并在平台生态系统内促进有效的用户获取策略。当B端和C端都被MTOS连接，代币实际上能捕获整个平台生态中更多的价值，间接上也促成了代币的消耗，对于代币价格本身来说也有一定的促进作用。增长是Web3项目永恒的命题，而游戏相关项目在当前周期短暂的缺位。 MomoAI 出现，以自身游戏印证了增长模式的行之有效，又试图以游戏增长平台的规划，来带动整个游戏赛道的进一步发展。当AI代理等技术想让加密变得更好，游戏体验的提升或许是用户最容易感知到变好的地方；在热点叙事之外，这里实际上也蕴含着高度的非共识机会。有时候，新机会并不一定需要新入场者来做，浸淫行业许久、了解项目和用户痛点的老兵反而更容易切入。 MomoAI的前身是 MetaOasis，在元宇宙、AI和游戏生态的建设上都有着充足的涉猎；现阶段其品牌转型为MomoAI，这种转变并不单纯是营销上的热度考量，更多的是战略方向的顺势而为和力所能及。有能力做，先从自己的产品切入尝试，再推而广之赋能行业，才是一个正确且得当的思考与执行路径。在加密世界，每天都有新的方向和叙事；而那些在新旧转换中选对路、定位准和有实力的项目们，永远都是值得关注的Alpha。来源：金色财经

金色财经2024-04-30

微软、OpenAI大动作！

目的构成合理使用。这起诉讼凸显了构建大型语言模型的科技公司与经济遭受重创、极力保护知识产权的新闻出版商之间日益紧张的法律关系。

林沐2024-04-30

AI Network 与AWS合作为AI初创公司DOB Studio 提供价值达143000美元的GPU资源

former 处理具有数十亿令牌计数的大型语言模型（LLM）。为构建去中心化的人工智能生态圈，AI Network让普通大众参与进来，设计了通过购买Runo NFT的方式来贡献空闲GPU资源，同时奖励NFT持有者生态圈代币。 AI Network会将Runo交易记录在区块链上，然后将GPU资源汇总起来提供给开发者。购买Runo NFT来贡献GPU的用户能够获得$AIN代币作为补偿，并且还可以根据所支持项目的增长期望获得额外的收益。特别值得关注的是该项目的DAO在该过程中起到的作用。AI Network生态圈的成员对项目进行资源提供的评估和投票。这为由社区集体管理的人工智能生态圈的诞生与存续奠定了基础，防止了特定实体或公司对人工智能模型的垄断。 AI Network 项目简介 AI网络是基于区块链技术的去中心化人工智能开发生态圈。生态圈内的资源提供者可以通过贡献GPU资源来赚取$AIN代币，开发者可以获取用于开源AI项目的GPU，创作者则可以将他们的AI作品创作转化为AINFT。AI Network的最终目标是将人工智能引入Web3，让每个人都能轻松开发和利用人工智能。来源：金色财经

金色财经2024-04-29

估值60亿美元跻身独角兽队列保时捷最爱用的AI自动驾驶平台是什么来头？

ition将与一些更热门的技术合作，如大型语言模型，以及更多投机性的东西。如果Applied Intuition成为生成式人工智能领域合成数据的主要供应商，它可能会在市场中保持领先地位。参考链接： 1.https://www.appliedintuition.com/?r=0 2.https://www.prnewswire.com/news-releases/applied-intuition-inc-grows-to-6-billion-valuation-securing-250-million-in-series-e-funding-to-advance-vehicle-software-and-ai-capabilities-302086239.html 3.https://techcrunch.com/2024/03/12/applied-intuition-series-e-raise-funding-andreessen-lux/ 【声明】：未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2024-04-29

苹果终于也开源了重磅发布OpenELM模型搭载AI的iPhone就要来了

了OpenELM。这是一个全新的开源大型语言模型（LLM）系列，可以完全在单个设备上运行，而无需连接云服务器。 01.模型特点与性能当地时间周三，OpenELM在人工智能代码社区Hugging Face上发布，它由一系列小型模型组成，旨在高效执行文本生成任务。 OpenELM共有八个模型：四个预训练模型和四个指令调整模型，涵盖从2.7亿到30亿个不同参数（参数指LLM中人工神经元之间的连接数，通常参数越多表示性能越强、功能越多）。虽然预训练是让LLM生成连贯且可能有帮助的文本的方法，但它主要是一种预测性练习，而指令调整则是让LLM对用户的特定请求做出更相关输出的方法。预训练可能导致模型只是用简单的文本来完成提示，例如，面对用户的提示“教我如何烤面包”，模型可能会作出“用家里的烤箱”的类似回应，而不是实际的分步指导。苹果公司在其所谓的“示例代码许可”下提供了OpenELM模型的权重，以及不同的训练检查点、模型性能统计、预训练、评估、指令调整和参数微调等说明。 “示例代码许可证”并不禁止商业使用或修改，只是规定“如果不加修改地重新发布苹果软件的全部内容，必须在文本中保留本通知”。苹果公司进一步指出，这些模型“没有任何安全保证”。因此，这些模型在响应用户提示时有可能产生“不准确、有害、有偏见或令人反感的输出结果”。苹果是一家出了名的神秘和典型的“封闭”科技公司，除了在网上发布这些模型和论文之外，还没有公开宣布过其在这一领域的研究过程。此外，早在去年的10月份，苹果公司就悄然发布了具有多模态功能的开源语言模型Ferret，成为头条新闻。 OpenELM是开源高效语言模型“Open-source Efficient Language Models”的缩写，虽然刚刚发布，尚未进行公开测试，但苹果公司在HuggingFace上的列表表明，它正将目标锁定在模型的设备应用上，就像竞争对手谷歌、三星和微软一样。值得注意的是，微软本周刚刚发布了可完全在智能手机上运行的Phi-3 Mini模型。 02.技术细节与训练过程苹果公司在一篇介绍该模型系列的论文中指出：OpenELM的开发“由Sachin Mehta领导，Mohammad Rastegari和Peter Zatloukal也是主要贡献者”，该模型系列“旨在授权和加强开放研究社区，促进未来的研究工作”。 OpenELM模型共有四种参数规模：2.7亿、4.5亿、11亿和30亿，每种规模都小于许多高性能模型（它们通常有大约70亿个参数），每种模型都有一个预训练和指导版本。这些模型是在来自Reddit、维基百科、arXiv.org等网站的1.8万亿个token的公共数据集上预先训练的。这些模型适合在商用笔记本电脑甚至某些智能手机上运行，基准测试则是在“英特尔i9-13900KF CPU、英伟达RTX 4090 GPU、Ubuntu 22.04工作站、macOS 14.4.1的MacBook Pro”上运行的。有趣的是，新系列中的所有机型都采用了分层缩放策略，在变压器模型的每一层中分配参数。据苹果公司称，这使它们能够在提高计算效率的同时提供更高的精度结果。同时，苹果使用新的CoreNet库对模型进行了预训练。苹果公司在HuggingFace上指出：“我们的预训练数据集包含RefinedWeb、重复的PILE、RedPajama的一个子集和Dolma v1.6的一个子集，总计约1.8万亿个token。” 在性能方面，苹果公司分享的OpenLLM结果表明，这些模型的性能相当不错，尤其是4.5亿个参数的指示变体。此外，拥有11亿个参数的“OpenELM变体”比拥有12亿个参数的“OLMo”高出2.36%，同时所需的预训练token减少了2倍。 OLMo是Allen人工智能研究所（AI2）最近发布的“真正开源、最先进的大型语言模型”。 03.性能测试与社区反馈在旨在测试知识和推理能力的ARC-C基准测试中，预训练的OpenELM-3B变体的准确率为42.24%。同时，在MMLU和HellaSwag上，它的准确率分别为26.76%和73.28%。一位已经开始测试OpenELM模型的用户指出：该模型似乎是一个“可靠的模型，但非常统一”，这意味着它的回复既没有广泛的创造性，也不可能涉足NSFW领域。竞争对手微软最近推出的Phi-3 Mini，拥有38亿个参数和4k上下文长度，目前在这一领域处于领先地位。根据最近分享的统计数据，OpenELM在10次ARC-C基准测试中的得分率为84.9%，在5次MMLU测试中的得分率为68.8%，在5次HellaSwag测试中的得分率为76.7%。从长远来看，OpenELM的性能有望得到提升。但苹果公司的开源举措已经让社区兴奋不已，我们将拭目以待社区如何在不同环境中使用OpenELM。 04.苹果的人工智能愿景苹果公司一直对其生成式人工智能计划保持沉默，但随着新人工智能模型的发布，该公司近期的雄心似乎坚定地落在了“让人工智能在苹果设备上本地运行”的领域。苹果公司首席执行官Tim Cook曾预告说：“人工智能生成功能将出现在苹果设备上”。并在今年2月表示，苹果公司正在该领域花费“大量的时间和精力”。不过，苹果公司尚未透露人工智能应用的具体细节。该公司之前发布过其他人工智能模型，不过还没有像竞争对手那样发布任何用于商业用途的人工智能基础模型。除了OpenELM，去年12月，苹果曾推出了机器学习框架MLX，该框架的理想状态是让人工智能模型更容易在苹果硅上运行。此外，还发布了一个名为MGIE的图像编辑模型，让人们通过提示来修复照片。以及一个名为Ferret-UI的模型可用于智能手机导航。不过，即使苹果发布了这么多模型，据说该公司还是与谷歌和OpenAI进行了联系，希望将它们的模型引入苹果产品。原文来源于： 1.https://venturebeat.com/ai/apple-releases-openelm-small-open-source-ai-models-designed-to-run-on-device/ 2.https://www.theverge.com/2024/4/24/24139266/apple-ai-model-openelm-iphone-laptops-strategy 中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经2024-04-26

分散式人工智能是更无偏见的人工智能算法的关键ーー Masa 联合创始人

sa 网络是最大的分散式人工智能数据和大型语言模型协议之一，旨在为人工智能应用提供更可靠的数据。据《沙丘》报道，超过158万个独特的钱包为 Masa Network 提供了个人数据。 Masa Network 于4月25日公布了首批13个基于其分散式基础设施的 AI 开发伙伴。该网络已承诺为其分散的 AI 开发者提供10万美元的 MASA 令牌，以帮助建造者提高分散 AI 的能力。该网络及其 MASA 令牌于4月11日在主网上推出。Masa 上的前13个项目包括分散的社交网络 CharterX; Pond，一个用于连锁交易的图形 AI 模型; 以及 RootData，一个人工智能驱动的 Web3数据层。来源：金色财经

金色财经2024-04-26

隔夜美股全复盘(4.26)| Snap盘后一度飙升31%，Q1业绩和日活超预期，Q2指引好于预期；谷歌一度涨逾16%，首次宣布派息并至多回购700亿美元

penELM大模型。该模型是一系列开源大型语言模型，具有不同的参数大小，可在端侧设备上运行。据了解，该系列模型包含4个不同参数版本，分别为2.7亿、4.5亿、11亿和30亿。由于参数较小，这些模型可以在端侧设备上独立运行，而无需连接云端服务器。总体而言，该系列包括4个预训练模型和4个指令调优模型。这些模型可以在笔记本电脑甚至智能手机上运行。苹果举例称，其中一款模型在MacBookPro上运行，配备了M2Max芯片和64GBRAM，操作系统为macOS14.4.1。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）20:30 美国3月核心PCE物价指数年率（2）20:30 美国3月个人支出月率（3）20:30 美国3月核心PCE物价指数月率（4）22:00 美国4月密歇根大学消费者信心指数终值（5）22:00 美国4月一年期通胀率预期

格隆汇2024-04-25

Meta股票跌超13%，扎克伯格讲话导致公司蒸发2000亿，分析师认为其战略“值得”

了Meta Llama 3，公司最新的大型语言模型，以及最近推出的Meta AI，这是公司对OpenAI的ChatGPT的回应。然后，扎克伯格转向了混合现实头戴设备市场的潜在扩张机会，比如用于工作或健身的头戴设备。Meta在周一开放了驱动其Quest头戴式设备的操作系统的访问权限，扎克伯格表示这将有助于混合现实生态系统更快地增长。他还谈到了Meta的增强现实眼镜，称其为“AI助手的理想设备，因为你可以让它们看到你看到的和听到你听到的”。与此同时，Meta的现实实验室部门，负责公司元宇宙尚处于初期阶段的硬件和软件开发，继续亏损。现实实验室第一季度报告销售额为44亿美元，亏损385亿美元。自2020年底以来，该部门的累计亏损已超过450亿美元。扎克伯格为自己争取了一些时间。去年，Meta的股价几乎翻了一番，截至周三收盘，今年已上涨40%。4月初曾达到创纪录的527.34美元。在2022年经历了一年残酷的时期之后，公司市值蒸发了约三分之二，扎克伯格似乎已经重新赢得了华尔街的信心。这次的股票上涨的驱动力是Meta首席执行官去年年初制定的一项削减成本计划，当时他告诉投资者2023年将是“效率年”。公司削减了人员编制，并取消了不必要的项目，以成为一个“更强大、更灵活的组织”。扎克伯格周三表示，Meta将继续高效运营，但将现有资源转移到人工智能投资中将“显著增加我们的投资额”。 Meta表示，2024年的资本支出预计将在350亿至400亿美元的范围内，较之前的预测范围为300亿至370亿美元有所增加，“因为我们继续加速基础设施投资，以支持我们的人工智能（AI）路线图”。扎克伯格表示，他预计将会经历“多年的投资周期”，在Meta的人工智能产品能够扩展为盈利服务之前，但他指出，公司在这方面有着“强大的记录”。即使在电话会议开始之前，投资者也在减少他们的持股。这是因为Meta对第二季度的收入预测不佳，使得第一季度的超额收入表现黯然失色。随着股价暴跌加剧，扎克伯格告诉投资者，如果他们愿意跟随他的步伐，他们可能会得到回报。 “从历史上看，为我们的应用程序构建这些新的规模化体验一直是一个非常好的长期投资，对于一直支持我们和我们的投资者来说，最初的迹象在这里也是相当积极的，”扎克伯格说。“但构建一个领先的人工智能也将是一个比我们为应用程序增加的其他体验更大的任务，这可能需要几年的时间。” Susan Li表示，Meta还预计其现实实验室部门的年度运营亏损将继续增加，因为该公司推进其各种人工智能、增强现实和虚拟现实项目。 Susan Li在一份新闻稿中表示，“尽管我们没有为2024年以后的年度提供指导意见，但我们预计资本支出将在明年继续增加，因为我们积极投资支持我们雄心勃勃的人工智能研究和产品开发工作，” Meta第一季度每股收益为4.71美元，营收为364.6亿美元。据彭博社汇编的分析师预测数据显示，华尔街预计每股收益为4.30美元，营收为361.2亿美元。在过去12个月里，Meta股票一直在走高，上涨了131%，年初至今上涨超过39%。这远远优于主要竞争对手谷歌，后者过去12个月上涨了50%，年初至今上涨了13%。尽管Meta股票表现的一部分原因是数字广告市场的复苏，但上一季度社交媒体公司宣布将每股派息0.50美元，并将股票回购授权额度增加500亿美元后，公司股价也因此大幅上涨。公司并没有在周三宣布任何有关股东回报计划的更新。近几个月来，Meta在其人工智能方面做出了一系列公告，包括在4月18日推出其Meta AI聊天机器人和Llama 3大语言模型。然而，据404 Media报道，这个聊天机器人已经在曼哈顿的一个私人Facebook群中加入，并声称拥有自己的孩子，引发了争议。在元宇宙方面，首席执行官马克·扎克伯格于周一宣布，Meta将使其Horizon操作系统开源，允许联想和微软等第三方公司使用该操作系统构建自己的设备。这个想法是在增加市场上的头戴式设备的同时，扩大Meta在增强现实/虚拟现实领域的影响力。此外，如果国会针对TikTok的禁令生效（拜登总统已于周三签署），Meta也将获益良多。如果该应用被封锁在美国之外，理所当然的是，用户和创作者会转向Instagram等竞争平台来满足他们的社交媒体需求。 Meta Platforms Inc.发布令人失望的业绩报告之后，一些美国股市最大、最重要的公司将在未来几天发布业绩令科技股投资者坐立不安。Facebook母公司Meta股价周四跌幅高达16%，以科技股为主的纳斯达克100指数一度下跌2%，“虽然Meta将在其工作中使用人工智能，但目前它似乎并不是采用人工智能的最大受益者，” Cresset Wealth Advisors首席投资官Jack Ablin说。“收入方面令人失望，掩盖了对人工智能的乐观情绪。很难说这会给用户带来什么好处，虽然人工智能最终可能意味着未来会节省一些成本，但这现在还不明显。”Lynx Equity Strategies分析师表示。SG Prevoir的投资组合经理Fares Hendi表示，或许下跌可能会创造出有趣的入场点。 Meta的人工智能支出：分析师表示值得科技巨头Meta发布了其第一季度业绩，并由于增加人工智能（AI）和运营投资，对第二季度提供了较为温和的展望，导致Meta（META）的股价急剧下跌。RBC资本市场互联网分析师布拉德·埃里克森（Brad Erickson）在接受《晨报》采访时讨论了Meta的支出计划。埃里克森认为，报告发布后股价下跌是一种“过度反应”。他指出，尽管Meta在收入和指导数据上都取得了胜利，“问题显然是成本”。尽管成本有可能增加，但埃里克森强调公司仍然“非常非常专注”于控制支出。然而，他强调，支出的资金将投入到基础设施等领域，以“未来产品开发”为目标。埃里克森指出，Meta对人工智能和运营支出的投资有三个关键目的：首先，它帮助他们开发“概率模型”，以增强广告活动的表现；第二，它有助于推荐内容，从而提高算法的效果；最后，它增加了Meta的“用户实用性”。埃里克森认为，这些因素有助于未来的收入增长，从而抵消了支出的增加。

丰雪鑫992024-04-25

联想混合式AI进展迅猛，与AMD宣布一系列重大成果

AI 工作负载，包括 GenAI 和大型语言模型 (LLM)。这个强大的解决方案提供快速加速、大内存和I/O带宽来处理庞大的数据集，这些都是金融服务、医疗保健、能源、气候科学和运输行业发展所需要的。新的ThinkSystem SR685a V3是企业私有本地AI以及公共AI云服务提供商的最佳解决方案。在金融服务领域，ThinkSystem SR685a V3旨在帮助进行欺诈检测和预防以及KYC(了解您的客户)计划。该系统也非常适合支持算法交易策略、风险管理(实时交易监控和风险价值)、信贷发行(贷款分析和批准建议)、财富管理和咨询服务、简化和增强监管合规性以及预测的应用程序。新系统的主要特点包括: ● 采用领先的第4代AMD EPYC处理器和8个新的AMD Instinct MI300X GPU加速密集计算 ● 与AMD Infinity Fabric完全互连，提供1.5TB高带宽(HBM3)内存容量和高达1TB/s峰值聚合理论GPU I/O带宽性能，以及训练和部署AI模型所需的速度 ● 通过空气冷却，可以维持高功率 CPU 和 GPU 的最大性能 ● 极致的灵活性，包括支持NVIDIA最新的HGX (H100/H200/B100) GPU和下一代AMD CPU的直接支持。 AMD数据中心解决方案集团执行副总裁兼总经理Forrest Norrod表示:"与联想一起，我们正在以多种方式加速企业的人工智能转型，帮助引导客户完成计算领域的这一重大转变，同时提供强大的端到端大规模解决方案。"我们在共同为市场带来令人惊叹的解决方案方面有着良好的记录，并且很高兴将AMD Instinct MI300X加入联想的产品组合，帮助企业快速采用人工智能。" 市场上最强大的 Azure Stack HCI 解决方案之一此外，联想推出了搭载AMD EPYC 8004处理器的全新ThinkAgile MX455 V3 Edge Premier解决方案，将人工智能推理和实时数据分析带到边缘，并具有任何Azure Stack HCI解决方案的最佳电源效率。该解决方案提供与本地部署和 Azure 云的统包无缝集成，使客户能够通过独特的生命周期管理降低TCO，获得增强的客户体验，并能够更快地采用软件创新。它是零售、制造业和医疗保健行业的理想选择，其主要功能包括: ● 通过自动化、接近零接触的配置和独特的联想开放云自动化(LOC-A)功能降低管理开销，从而使用支持Azure Arc的架构从云中的任何位置更快地部署和管理 ● 通过单点接触支持和集中式、基于云的集群管理，减少维护时间和成本 ● 通过经过微软和联想验证的持续测试和自动化软件更新，提高安全性、可靠性并减少停机时间 "我们每天都听到客户说，他们需要微软Azure的强大功能来扩展到他们多样化的现实环境中——从制造车间和零售空间到快餐店和其他分布式地点。我们与联想的合作使我们能够为这些关键边缘站点提供足够的Azure，同时简化部署和生命周期管理，"Azure edge +平台公司副总裁Douglas Phillips表示。"ThinkAgile MX455 V3 Edge Premier解决方案为我们的共享客户提供了从云到边缘的无缝体验，无论他们的数据位于何处。这种新的解决方案和我们自适应云方法的强大功能使企业能够统一团队、简化运营并利用云原生和人工智能技术的力量，以便他们可以专注于业务转型，而不是管理基础设施。" 解决计算密集型工作负载联想和AMD推出了一款多节点、高性能、热效率高的服务器，旨在最大限度地提高每个机架的性能，以进行密集的事务处理。联想ThinkSystem SD535 V3是一款1S/1U半宽服务器节点，由单颗第四代AMD EPYC处理器驱动，旨在最大限度地提高处理能力和热效率，满足各种规模企业的工作负载，包括云计算和大规模虚拟化、大数据分析、高性能计算和实时电子商务交易。主要特点包括: ● 允许客户在相同的2U机箱中充分灵活地优化基于AMD或英特尔架构的工作负载 ● 允许配置2、3或4个节点安装在一个机箱内 ● 使用联想XClarity系统管理软件简化大规模自动化、编排和部署 ● 与标准1U机架服务器相比，统一的电源和冷却实施可将功耗降低30%。通过专业服务简化人工智能体验为了赋能企业并加速人工智能应用的成功，联想推出了联想人工智能咨询和专业服务，提供广泛的服务、解决方案和平台，旨在帮助各种规模的企业驾驭人工智能，找到合适的解决方案，使人工智能能够快速、经济高效地大规模为组织服务，将人工智能从概念变为现实。该实践可以分为五个步骤： ● AI Discover：帮助客户可视化并规划其采用 AI 的战略和资源。联想的专家使用经过验证的方法，评估组织在安全、人员、技术和流程方面的人工智能准备情况，并提出建议，使客户走上人工智能成功之路。 ● AI咨询：联想专家根据客户战略和目标，推荐最有效的安全态势、变更管理计划、技术架构和人工智能采用计划。联想帮助定义从口袋到云端的任何规模的人工智能的预期结果，并共同制定实现这一目标的路线图。 ● 人工智能快速启动：联想专家设计和构建关键的人工智能元素，以展示如何实现这些关键的客户成果，无论是业务、运营还是技术成果。这可能会以概念验证或MVP(最小可行产品)的形式出现在联想或客户实验室。 ● AI部署和扩展：联想部署工具和框架，以实现完全安全且可扩展的AI系统。客户可以选择通过联想TruScale即服务进行部署，这可以进一步降低前期成本，帮助轻松部署 GenAI 和扩展。 ● AI托管：联想提供专门的指导来维护、管理和优化 AI 系统。联想与客户合作，为客户的IT部署提供终身支持，并不断培育和完善人工智能创新者生态系统，以便人工智能用例能够随着人工智能的成熟而增长。借助联想人工智能咨询和专业服务，客户可以利用经验丰富的专家团队的支持，降低人工智能实施的复杂性，并快速看到真正的业务成果。通过端到端服务、硬件和人工智能应用的结合，联想助力客户在人工智能之旅的每个阶段取得成功。通过简化人工智能的部署，联想使各种规模的组织都可以使用人工智能，并在所有行业实现变革性智能。

格隆汇2024-04-25

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