OpenAI は、GPU が深刻に不足していると NVIDIA に叫びます。ハードウェア需要が共鳴している; Google が StyleDrop を導入して AI 描画サークルを爆発的に拡大; Microsoft は年末までに Windows を完全に AI 化する | Insight Research

1週間のハイライト

ウォール街の洞察と知恵調査の視点: GPU は深刻な供給不足にあり、光モジュールとストレージ PCB の需要は非常に高まっています。

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Google StyleDrop が、創造性とより制御可能なスタイルを備えて AI 描画の分野に再び登場します;

Apple は AIGC MR 戦略を開始し、AI XR が次世代モバイルの戦場となる;

1. NVIDIA チームは、仮想現実をより現実的にする大規模な 3D ビデオ AI モデルを発表;
2. Microsoft は年末に Teams 2.0 をリリースし、オペレーティング システムが一般的な AI 攻撃を開始する予定です;
4. 国产

多くの国の政策は好意的であり、北京、上海、深センは相次いで AI 開発計画を導入しています。

Tencent が初めて大型モデルに投資! AI スタートアップは最前線にいます;

Alibaba Cloud AI アシスタント「Tongyi Listening」はパブリックベータ版であり、モバイル版は予想よりも早くリリースされます;
国内の完全自社開発データベースである Torsi Haibei は、金融および政府分野で強い需要があります;
中国の AI 大型モデルは、AI の「中毒」と「解毒」からの攻撃と防御を完了するためにオープンソース ガバナンスを開始します;
4. Jianzhi 研究の展望
5. GPU は深刻な供給不足にあり、光モジュールとストレージ PCB の需要は非常に高まっています。

OpenAI と Supermicro は、GPU だけでは十分ではないと NVIDIA に叫びます。

OpenAI の顧客が現在直面している最大の不満は、API の信頼性と速度です。 OpenAI CEO の Sam Altman 氏は、現在の GPU 不足により、多くの短期計画が延期を余儀なくされていると認め、微調整 API や専用容量製品はすべて GPU の可用性によって制限されています。ただし、OpenAI は顧客にモデルのプライベート コピーを提供する専用の機能も提供しますが、このサービスにアクセスするには、顧客は 100 万ドルを事前にコミットする必要があります。

Supermicro の創設者兼 CEO、Liang Jianhou 氏は「AI に対する市場の需要は旺盛です。同社は米国、オランダなどで生産能力を拡大しており、マレーシアと日本にもサーバー生産拠点を持っています。」と述べました。年末までに完成する予定で、生産能力は4,000キャビネットから5,000キャビネットに増強される。同氏はまた、Huang Renxun氏に対し、Nvidiaはより多くのチップを提供すべきであり、現在提供されているとしても十分ではないと語った。

Jianzhi Research は次のように考えています:

生成 AI の需要により、GPU 製品は継続的な品薄と価格上昇に直面するでしょう。NVIDIA の現在の納入サイクルは依然として長期化しています。基本的に 1 か月前から現在までに 3 か月以上かかります。さらに時間がかかり、一部の製品はご注文は年末までお届けできない場合がございます。

さらに、NVIDIA は超強力な AI コンピューティング プラットフォーム GH200 もリリースしました。これは、大規模なモデルのトレーニングに高速であるだけでなく、コスト効率も高くなります。Google Cloud、Meta、Microsoft およびソフトウェアはすべて、これが次の用途に使用されることを発表しました。生成 AI の作業;

業界チェーンの場合: 光モジュールの使用量が増加していることは一般的なコンセンサスとなっており、同時にストレージと PCB の需要の増加が徐々に現実化し始めています。過去 2 年間で、Nvidia の高度な GPU により HBM メモリ チップの需要が急増したため、2 つの大手メモリ会社である Samsung と Hynix からの HBM の注文も急速に増加しました。 ＃＃＃海外 ＃＃＃

1. Google のカスタマイズ マスターである StyleDrop が、クリエイティブかつより制御可能になった AI 描画サークルに再び登場します。

StyleDrop は、さまざまなスタイルのテクスチャ、シェーディング、構造のニュアンスをキャプチャすることができ、アート スタイルがどれほど複雑であっても、参照として 1 枚の画像を使用するだけで、それを分解して再構築することができます。 Nvidia の科学者でさえ、これを「驚異的な」結果と呼んでいました。

Jianzhi Research は次のように考えています:

以前に人気のあったグラフィック ツールである MidJourney と比較して、StyleDrop は画像生成のスタイルをより適切に制御でき、生成されたコンテンツはデザイナーのニーズにより近くなります。 MidJourney の特徴は、単純な日常的なカメラ効果を避け、超鮮明な画像を生成する際に全体的な現実感を高め、さらにコンテンツと美的好みの点で後者を好むことです。

しかし、他のアートメディアや絵画スタイルからインスピレーションを得て創作できるという点では、この2つは似ています。

2. Apple は AIGC MR 戦略を開始し、AI XR が次世代モバイルの戦場になります

市場のMRに対する期待は非常に高く、またAppleが常に家電製品のベンチマークであったことから判断すると、7年間待ち続けたMRがXR業界に大ヒット作を投下する可能性がある。 MRになれるか楽しみです。 技術と経験がもたらす新たな変化です。

Jianzhi Research は次のように考えています:

生成 AI と MR の組み合わせの急速な発展は、特にアプリケーション コンテンツの革新という点でモバイル製品の包括的なアップグレードをもたらし、これまでの開発手法を打ち破り、現在の XR ヒット ゲーム カテゴリを大幅に改善します。カテゴリが少ないので質問です。

これも MR 市場沈下における重要な要因となるでしょう。以前は、XR ゲームの普及が成長のボトルネックに達した後の突破の難しさは、アプリケーションエコシステムのニッチ化と Apple の忠実なファンの数でした。エコシステムは非常に大きく、コンテンツ端末エコロジーの全面的な高品質な統合の下で、MR の急速な販売を促進し、XR 産業チェーンの新たな発展サイクルを推進します。私たちはかつて AI Daily で、VR 市場のリーダーである Meta が Oculus 3 の秋リリースが市場に与える影響を事前に発表していたと分析しました。

3. NVIDIA チームは、仮想現実をより現実的にする大規模な 3D ビデオ AI モデルを発表しました。

NVIDIA Research は、ニューラル ネットワークを使用して 2D 再構築用に 3D ビデオを編集する AI モデルである、新しい AI 大型モデル Neuralangelo を開発しました。新しいモデルは、あらゆるデバイスからのビデオを詳細な 3D 構造に変換できます。

Jianzhi Research は次のように考えています:

3D 生成テクノロジーは古くから存在していましたが、大規模な AI モデルである Neuralangelo が、2D ビデオを 3D オブジェクトに変換する能力の点で、以前のすべての方法を大幅に上回っていることは注目に値します。モデルは、2D ビデオからさまざまな角度から撮影した写真を選択して 3D オブジェクト表現の詳細を取得し、最終的にそれらをレンダリングして詳細の鮮明さを向上させます。このモデルの特徴は、NVIDIA のソリューションがビデオの詳細をより適切に構造化し、コンテンツをより鮮明に見せることができ、小さな彫像でも大きな建造物でも適切に適用できることです。

仮想現実、デジタル ツイン、ロボット開発、産業用デジタル、および 3D オブジェクトを使用して構築されるその他の大規模シーンなど、将来的に広く使用される可能性のある領域に特に注意してください。

4. Microsoft は年末に Teams 2.0 を発表し、オペレーティング システムは一般的な AI 攻撃を開始します

Microsoft は、2023 年末までに Win10 および Win11 プラットフォームで Teams 2.0 バージョンのデフォルトの使用を開始する予定です。Teams 2.0 プレビュー バージョンを Mac、VDI、および Web ユーザーに提供し、教育機関や組織などの他の顧客グループにもさらに推進します。政府。

Teams の新しいバージョンでは、インストールが 3 倍、起動時間が 2 倍、チャットとチャネル間の切り替えが 1.7 倍高速になることが約束されています。会議への参加も 2 倍高速になり、メモリ リソースの使用量が 50%、ディスク容量が 70% 削減されるはずです。

Jianzhi Research は次のように考えています:

Teams 2.0 は Windows に組み込まれており、オペレーティング システムへの影響は天地を揺るがすものになるでしょう。これにより、ビデオ会議、AI チャット アシスタント、Office 365 などの利便性を含む、PC 側の AI のプロセスが大幅に加速されます。ツールとインテリジェンスはユーザーの使用習慣を完全に変えます。特に注目すべき点は、アップグレードされた Teams 2.0 はメモリ使用量が少なく高速であるため、マルチスレッドや高頻度の使用でも特に遅延が発生しないことです。

国産AI

1. 多くの場所で優遇政策があり、北京、上海、深センでは相次いで AI 開発計画が導入されています

Jianzhi Research は次のように考えています:

各自治体はAI産業の発展を促す政策を次々と打ち出し、基盤となるハードウェアの計算能力構築からアプリケーション側の身体性知能ロボットの研究開発まで、すべてが政策配当期に入るより良い、よりオープンな業界を創造するために、この環境が AI 業界の急速な発展を促進します。昨日、北京と上海も AI に関する新しい政策と計画を発表しました。これには、コンピューティング能力パートナーシップ プログラムの実施、クラウド ベンダーとの協力強化、多様で高品質で包括的なコンピューティング能力の提供、主要プロジェクトへの民間投資の支援、データへの参加などが含まれます。 、コンピューティング能力などの人工知能インフラ構築およびその他のコンテンツ。

一般的に言えば、現在の国内における大規模モデルの研究開発の進歩も非常に早く、オープンソースの大規模モデルには安全なデータベースもあり、メディアIPやゲームなどのコンテンツなどのAIアプリケーション側の開発も急速に進められています。この分野はまだ比較的初期段階にあり、革新的な開発の機会が期待されています。

2. テンセント、初めて大型モデルに投資！ Minimax が新たに 2 億 5,000 万米ドルの資金調達を完了したことが明らかになりました

Jianzhi Research は次のように考えています:

ChatGPTを中心とした大型モデルやAI開発の波により、スタースタートアップが続々と誕生 MiniMaxは設立からわずか1年半でベンチャーキャピタル分野で最も収益性の高いスタープレイヤーに。仮想チャット ソフトウェア製品 Glow は昨年 11 月にリリースされ、生成対話 AI アシスタント Inspo は今年 3 月にリリースされ、企業ユーザー向けにテキストおよび音声モデルのサービス コールをサポートする API オープン プラットフォームもリリースされました。 MiniMax は設立以来急速に拡大し、現在その評価額は 12 億ドルを超えています。テンセントが初めて大規模な新興企業に投資することで、資本の認識と追求により、AI起業家の雰囲気がさらに活発になることが予想される。

3. Alibaba Cloud AI アシスタント「Tongyi Listening」はパブリックベータ版で、アプリケーションの実装速度は予想を超えます

Jianzhi Research は次のように考えています:

アプリケーション分野での国内大型モデルの導入は急速に進んでおり、Tongyi Listeningは主にオーディオおよびビデオ分野で使用され、ユーザーにオーディオおよびビデオコンテンツの録音と読み取りの新しい体験をもたらします。従来のソフトウェアのユーザーへの粘着性は間もなく壊れます。内容の概要に関しては、Feishu Miaoji はキーワードのみを提供できるのに対し、Tingwu はさまざまなゲストのスピーチに対して対応するスピーチの概要を提供できることは注目に値します。モバイル端末、スマート スピーカーなどのアプリケーションの進歩は非常に優れた移植です。

4. Torsi は、純粋に自社開発したデータベース、Haibei Search Database V10

をリリースしました。

Jianzhi Research は次のように考えています:

Haibei は、基礎となる単語分割アルゴリズムからコアエンジン、上位システムに至るまで完全に自社開発した純国産の検索エンジンデータベースであり、より高いレベルのセキュリティ、互換性、高い検索性能を特徴としています。フルフィールドインデックスを実現し、あらゆる次元の結合クエリをサポートし、他のビッグデータ管理システムよりもデータクエリと分析の効率が高いだけでなく、ホットデータとコールドデータの自動分割を実現し、混合使用をサポートすることもできます。複数のストレージの。

アプリケーションレベルでは、特に銀行、官公庁、軍事産業など、特異性が高くセキュリティが高い分野において、非常に高い競争力を発揮します。

5. 中国 AI 大型モデルの初の反差別対決オープンソース プロジェクト: 誰もが 100 の「有害な」質問をする

Jianzhi Research は次のように考えています:

データ アノテーションは、大規模モデル プロセスにおける重要なステップです。モデル トレーニングにアノテーション付きの「安全なデータ セット」を使用することによってのみ、理想的なトレーニング結果を得ることができます。ただし、データ標準には常に主観的、宗教的、個人的な好みの特性が伴うため、外国のデータセットをトレーニングに使用すると、ある程度は「慣れる」ことになり、現地のトレーニングを構築することが非常に重要です。データセット。中国AI初の反差別対決プロジェクトには多くの業界専門家が集まり、国内のオープンソースの大規模モデルトレーニング用の高水準データセットの1つとなる。

来週に続きます

Apple WWDC カンファレンス、MR は期待に応え、XR 業界を新時代に導くことができるでしょうか。

以上がOpenAI は、GPU が深刻に不足していると NVIDIA に叫びます。ハードウェア需要が共鳴している; Google が StyleDrop を導入して AI 描画サークルを爆発的に拡大; Microsoft は年末までに Windows を完全に AI 化する | Insight Researchの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。