Actualités de l’IA 24 heures sur 24 : contentieux et financement vont de pair, Jetson Thor lance de nouvelles ventes et AI DingTalk

L’actualité de l’IA 24 heures sur 24 en un coup d’œil : les applications nationales au niveau de l’entreprise et de qualité industrielle sont nouvelles, et la puissance de calcul à l’étranger et la direction réglementaire du vent ont bondi à la même fréquence

Au cours des dernières 24 heures, Huawei, du côté national, a annoncé l’heure de sortie des SSD AI, DingTalk a publié AI 1.0 et renforcé les scénarios de bureau, et l’industrie « AI+ » de Wuhan a obtenu des résultats. Overseas xAI a intenté une action en justice contre Apple et OpenAI, AirTrunk a réalisé un refinancement de 100 milliards de dollars, NVIDIA Jetson Thor a été mis en vente complète pour l’IA physique, et en termes de recherche méthodologique, Apple a proposé le paradigme d’alignement de type liste de contrôle RLCF pour obtenir une couverture équilibrée de la Chine et des pays étrangers dans leur ensemble.

1. xAI poursuit Apple et OpenAI, en se concentrant sur la concurrence de l’IA au niveau du système et de la distribution d’applications

1. Le 25 août (heure locale), une affaire a été déposée devant le tribunal fédéral américain du Texas, réclamant des « milliards de dollars » de dommages et intérêts et une réparation comportementale.
2. La plainte allègue l’impact de l’intégration au niveau du système, des portails par défaut et des mécanismes de classement de l’App Store sur la concurrence.
3. Révision réglementaire à court terme ou déclenchée des règles d’accès à l’IA dans l’écosystème mobile, ce qui affectera la limite de neutralité de l’IA au niveau du système à long terme.

2. AirTrunk a reçu 10,4 milliards de dollars de refinancement, agrandissant son centre de données d’IA à très grande échelle en Asie-Pacifique.

1. Le 26 août, elle a annoncé la conclusion d’un refinancement lié au développement durable de 16 milliards de dollars australiens (environ 10,4 milliards de dollars américains), couvrant l’expansion de ses activités en Asie-Pacifique et au Japon.
2. Soutenir le cadre de prêts verts de 22,5 milliards de dollars singapouriens de Singapour pour renforcer la capacité d’approvisionnement des centres de données régionaux à faible émission de carbone.
3. Il devrait atténuer le goulot d’étranglement de la puissance de calcul de l’entraînement / inférence de l’IA et du support électromécanique, et stimuler la demande d’énergie, de refroidissement liquide, d’équipement de réseau et en amont.

3. NVIDIA Jetson Thor est officiellement en vente pour « l’IA physique » et les robots

1. Le kit de développement Jetson AGX Thor et le module Jetson T5000 produit en série seront lancés et vendus le 25 août.
2. La puissance de calcul nominale officielle du FP4 est d’environ 2070 TFLOPS, le kit de développement commence à 3499 $ et les capacités de fusion en temps réel de l’inférence générative multi-modèles et du multi-capteur du côté d’une seule machine sont améliorées.
3. L’écologie précoce couvre les humanoïdes et les robots industriels, les équipements médicaux et les scénarios d’automatisation, et la proportion d’inférence finale augmente.

4. Apple propose un paradigme d’alignement de rétroaction basé sur une liste de contrôle RLCF pour améliorer l’exécution d’instructions complexes

1. L’étude propose de remplacer une récompense à règle unique par une « notation de liste de tâches », combinée à un arbitre IA et à une vérification programmatique pour générer des signaux d’apprentissage par renforcement.
2. Dans les dimensions de la conformité aux instructions complexes et de la conformité aux contraintes, il est souligné que la méthode n’est pas remplacée par « l’alignement de sécurité ».
3. Fournir de nouveaux outils aux entreprises pour aligner les modèles dans un cadre interprétable et vérifiable, et réduire la dépendance à l’égard de l’étiquetage manuel des préférences.

5. Huawei a officiellement annoncé la sortie de SSD AI le 27 août, face au goulot d’étranglement de la capacité HBM

1. Positionnement de SSD spécifiques à l’IA « haute capacité + haute performance », face aux lacunes de la couche de stockage pour l’entraînement et l’inférence de grands modèles.
2. Il collaborera avec l’ensemble de l’écosystème machine/serveur pour servir des scénarios d’accélération à forte intensité de données et d’inférence.
3. Si la production de masse est mise en œuvre, ou améliorer la chaîne de stockage nationale de l’IA pour améliorer les coûts, les performances et la disponibilité.

6. DingTalk a publié la version 8.0 (AI DingTalk 1.0), une mise à niveau complète des flux de travail de l’IA au niveau de l’entreprise

. 1. Lancé à Hangzhou le 25 août, 10 nouveaux produits d’IA tels que la recherche d’IA d’entreprise, les formulaires d’IA, l’écoute et la création d’applications ont été ajoutés.

1. Le calibre officiel positionne la plateforme collaborative « AI native » pour renforcer la recherche d’informations, la gestion des connaissances et les processus automatisés.
2. Selon les médias, DingTalk a servi plus de 26 millions d’entreprises et plus de 190 000 entreprises payantes, et l’échelle des partenaires écologiques et des applications d’IA a augmenté simultanément.

7. Avancement de l’action « AI+ » de Wuhan : l’efficacité de la reconnaissance du soudage industriel a augmenté d’environ 50 % 1

. Le système de reconnaissance et de suivi des soudures basé sur le modèle industriel a été mis en œuvre, et l’efficacité de la reconnaissance du soudage robotisé a été améliorée d’environ 50 % par rapport à la solution traditionnelle.

1. Promouvoir la collaboration entre l’industrie, l’université et la recherche dans le sens de la simulation de la conception des panneaux d’affichage et de l’optimisation du rendement.
2. L’application de la « puissance de calcul × » dans la région est parallèle et la transformation numérique de l’industrie manufacturière s’accélère.

8. La sortie de la technologie d’inférence de grand modèle de cluster Wanka domestique pour s’attaquer à l’adaptation des puces domestiques

1. Le 25 août, la « technologie d’inférence de grand modèle domestique de Wanka cluster » a été dévoilée, face au problème d’adaptation entre les puces domestiques et les cadres grand public.
2. S’attaquer systématiquement aux problèmes clés de la pile technique, tels que l’inférence parallèle, la gestion de la mémoire et l’optimisation de la compilation.
3. Fournir un chemin intégré « end-edge-cloud-cloud » pour le déploiement multi-scénarios afin de réduire la latence et le coût de l’inférence à grande échelle.

Q :

Quels sont les points d’impact direct de l’incident de poursuite de xAI ?

R : L’accent est mis sur l’impact concurrentiel des classements d’entrée et de distribution par défaut de l’IA au niveau du système, ainsi que sur la transparence des canaux de données d’entraînement potentiels et des règles de plateforme. À court terme, cela pourrait inciter à affiner les mécanismes de divulgation et d’accès aux plateformes, et à long terme, cela pourrait déclencher des discussions antitrust et de neutralité dans l’écosystème mobile.

Q : Quels sont les paramètres de base et le seuil d’application de Jetson Thor ?

R : La puissance de calcul nominale officielle est d’environ 2070 TFLOPS (FP4), et le kit de développement commence à 3499 $ ; Il prend en charge l’inférence en temps réel multimodèle et la fusion de plusieurs capteurs, ce qui le rend adapté aux scénarios avec des exigences de latence élevées, tels que les robots humanoïdes/industriels, l’automatisation et les équipements médicaux.

Q : Que signifie le refinancement d’AirTrunk pour la chaîne industrielle de l’IA ?

R : Un refinancement durable de 100 milliards de dollars accélérera le lancement de centres de données dans la région Asie-Pacifique, en bénéficiant aux liens de soutien tels que l’alimentation électrique, le refroidissement liquide, les réseaux et les armoires, tout en réduisant le coût unitaire et la latence de la formation/inférence grâce à des effets d’échelle.

Q : Quelle est la différence entre AI DingTalk 1.0 et le bureau collaboratif traditionnel ?

R : De « piloté par l’application » à « piloté par l’agent », le cœur est la recherche par l’IA, les documents/formulaires par l’IA, l’écoute automatique et l’orchestration des processus, et les connaissances et les flux de travail de l’entreprise peuvent être récupérés et appelés uniformément par l’IA, ce qui réduit considérablement le coût de la commutation entre applications.