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庫克表示，蘋果計(jì)劃“大幅”增加人工智能投資

蘋果公司于周四表示，它正更加認(rèn)真地對待其追趕人工智能競賽的計(jì)劃?！拔覀儗⑷斯ぶ悄芤暈槲覀冞@一代人中最深刻的技術(shù)之一。我們將它嵌入到我們的設(shè)備和平臺(tái)以及整個(gè)公司中。我們還在顯著增加我們的投資，”首席執(zhí)行官蒂姆·庫克在與投資者的2025年第三季度財(cái)報(bào)電話會(huì)議上表示。“蘋果公司始終致力于將最先進(jìn)的技術(shù)變得易于使用和為每個(gè)人所及，這是我們?nèi)斯ぶ悄軕?zhàn)略的核心，”他補(bǔ)充道。庫克在電話會(huì)議上就這些評論進(jìn)行了展開，指出蘋果公司正在“重新分配相當(dāng)數(shù)量的人員”以專注于人工智能?！拔覀儞碛幸恢Х浅３錾膱F(tuán)隊(duì)，我們將把所有的精力
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Microsoft 財(cái)報(bào)：通過 Azure、AI 和數(shù)據(jù)中心軍備競賽升溫

從各方面來看，Microsoft Corp. 剛剛交付了其歷史上最強(qiáng)大的季度之一。但這不僅僅是一個(gè)井噴的印刷品，它還是 Microsoft 正在玩新游戲的信號(hào)。該公司的業(yè)績正在重新定義人工智能時(shí)代的超大規(guī)模面貌。對 2025 財(cái)年第四季度財(cái)報(bào)電話會(huì)議的客觀分析表明，Microsoft 正在云、人工智能和基礎(chǔ)設(shè)施執(zhí)行方面全力以赴，并且正在為以千兆瓦而不是機(jī)架衡量的未來而努力。對投資者來說，唯一潛在的負(fù)面影響是：1）預(yù)計(jì)下一季度的資本支出將超過300億美元，這表明支出將持續(xù)領(lǐng)先于收入，并對現(xiàn)金流產(chǎn)生負(fù)面影響;
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研發(fā)了八年基礎(chǔ)軟件，57 歲的我在 AI 時(shí)代迎來了千億機(jī)會(huì)

昨天晚上，濤思數(shù)據(jù)線上正式發(fā)布 TDengine IDMP，一款 AI 原生的物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。這是我在時(shí)序數(shù)據(jù)庫上專注耕耘八年之后，推出的第二款產(chǎn)品。今天一早起來，看到各種留言，以及后臺(tái)看到的下載量與注冊用戶數(shù)，我異常興奮，覺得自己作為一個(gè)程序員，在 AI 時(shí)代不僅不會(huì)被替代，而是找到了可以再戰(zhàn)八年的巨大機(jī)會(huì)。開發(fā)這款產(chǎn)品是繼我 2019 年將 TDengine 核心代碼開源后的又一重大決定。今天靜下心來，花 2 個(gè)小時(shí)把我的心路歷程寫下來，分享給眾多的創(chuàng)業(yè)者，特別是想在 AI 浪潮里沖浪一把的
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MCU AI/ML-彌合智能和嵌入式系統(tǒng)之間的差距

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是使系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、進(jìn)行推理并隨著時(shí)間的推移提高性能的關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)通常用于大型數(shù)據(jù)中心和功能強(qiáng)大的GPU，但在微控制器（MCU）等資源受限的器件上部署這些技術(shù)的需求也在不斷增加。本文將探討MCU技術(shù)和AI/ML的交集，以及它如何影響低功耗邊緣設(shè)備。同時(shí)將討論在電池供電設(shè)備的MCU上運(yùn)行人工智能的困難、創(chuàng)新和實(shí)際應(yīng)用場景。AI/ML和MCU：簡要概述人工智能創(chuàng)建的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以執(zhí)行類似人類的任務(wù)，例如理解語言、尋找模式和做出決定。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，涉
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半導(dǎo)體行業(yè)前5%的公司包攬了2024年該行業(yè)創(chuàng)造的全部利潤

據(jù)全球咨詢公司麥肯錫7月20日發(fā)布的報(bào)告顯示，包括英偉達(dá)、臺(tái)積電、博通等在內(nèi)的半導(dǎo)體行業(yè)前5%（按年銷售額計(jì)算）的公司，包攬了2024年該行業(yè)創(chuàng)造的全部利潤。前5%的半導(dǎo)體公司獲得的經(jīng)濟(jì)利潤高達(dá)1590億美元，而中間90%的公司利潤僅為50億美元，排名后5%的公司實(shí)際虧損370億美元。實(shí)際上，前5%的半導(dǎo)體公司獲得的成績單超過整個(gè)半導(dǎo)體市場創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)利潤（1470億美元）。這一市場轉(zhuǎn)變僅用了2~3年時(shí)間。在新冠疫情期間（2021-2022年），中間90%的企業(yè)每年獲得的經(jīng)濟(jì)利潤超過300億美元。換算成每家
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Meta 的扎克伯格在一封信中闡述了他對“個(gè)人超級(jí)智能”的愿景

（圖片來源：CNET/YouTube）馬克·扎克伯格花了一十年的時(shí)間追逐新的計(jì)算前沿，從虛擬現(xiàn)實(shí)到元宇宙。但今天，這位 Meta 的首席執(zhí)行官將他下一個(gè)大的賭注押在了他稱之為“個(gè)人超級(jí)智能”上。與過去的努力不同，這一努力不僅僅是關(guān)于虛擬空間或化身：它是關(guān)于構(gòu)建感覺像你自己的延伸的 AI，而這將需要地球上一些最強(qiáng)大的硬件堆棧。在 Meta Q2 2025 財(cái)報(bào)電話會(huì)議前幾小時(shí)發(fā)布的公開信中，扎克伯格以刻意以人為本的措辭闡述了他的 AI 視野?！斑@并非關(guān)于自動(dòng)化所有有價(jià)值的工作，”他寫道，“而是關(guān)于賦予個(gè)人適
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GD32 MCU高效控制方案，多維賦能家電全場景變頻驅(qū)動(dòng)

當(dāng)前，國內(nèi)家電行業(yè)正處于智能化與能效升級(jí)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期，隨著新國標(biāo)能效標(biāo)準(zhǔn)的深化落地與全屋智能互聯(lián)需求的爆發(fā)，傳統(tǒng)家電控制技術(shù)正面臨從單一功能驅(qū)動(dòng)向全場景智能協(xié)同的迭代挑戰(zhàn)。在這一技術(shù)躍遷進(jìn)程中，MCU作為變頻驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的核心控制樞紐，正以其算力升級(jí)與算法創(chuàng)新能力，成為破解家電能效優(yōu)化、精準(zhǔn)控制與場景聯(lián)動(dòng)等技術(shù)痛點(diǎn)的核心引擎。從變頻空調(diào)的精準(zhǔn)控溫到智能家電的自主決策，MCU通過集成化硬件設(shè)計(jì)與智能化控制算法的深度融合，正推動(dòng)家電行業(yè)從硬件功能競爭向系統(tǒng)化競爭演進(jìn)，成為驅(qū)動(dòng)國內(nèi)家電技術(shù)升級(jí)與全球競爭力提升的底層
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英偉達(dá) AI 芯片挑戰(zhàn)者 Groq 據(jù)稱正接近新一輪融資，估值達(dá) 60 億美元

據(jù)消息人士向彭博社透露，Groq 正在洽談新一輪 6000 萬美元的融資，估值接近 60 億美元，但該交易尚未最終確定，條款可能發(fā)生變化。Groq 在 2024 年 8 月籌集了 6.4 億美元，估值達(dá) 28 億美元，使估值翻了一番，大約一年前。Groq 此前曾籌集約 10 億美元。Groq 在 2024 年 8 月籌集了 6.4 億美元，估值達(dá) 28 億美元，使估值翻了一番，大約一年前。Groq 此前曾籌集約 10 億美元。據(jù)彭博社報(bào)道，此次新融資由奧斯汀-based
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歐盟計(jì)劃投資 300 億美元建設(shè)兆瓦級(jí) AI 數(shù)據(jù)中心

（圖片來源：谷歌）歐盟是世界上第二大經(jīng)濟(jì)體，按 GDP 計(jì)算，但在人工智能市場的地位卻遠(yuǎn)不如美國和中國。為了趕上美國和中國，歐盟正在啟動(dòng)一項(xiàng) 300 億美元的倡議，以建設(shè)一個(gè)能夠容納數(shù)百萬個(gè) AI GPU 的高容量數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，據(jù) CNBC 報(bào)道。如果成功，歐盟將擁有與美國領(lǐng)先公司相當(dāng)?shù)募呒?jí)數(shù)據(jù)中心。截至目前，歐盟已撥款 100 億歐元（約合 118 億美元）用于建立 13 個(gè) AI 數(shù)據(jù)中心，另外還有 200 億歐元已指定為吉瓦級(jí) AI 設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的初始資金。根據(jù) CNBC
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中國組建 AI 聯(lián)盟以減少對美國技術(shù)的依賴

（圖片來源：谷歌）根據(jù)路透社報(bào)道，中國的 AI 公司在上海世界人工智能大會(huì)上發(fā)起了兩個(gè)新的戰(zhàn)略聯(lián)盟，旨在開發(fā)依賴國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)的 AI 技術(shù)，并將 AI 集成到工業(yè)應(yīng)用中。這些舉措旨在盡快發(fā)展國內(nèi) AI 標(biāo)準(zhǔn)，減少對美國技術(shù)的依賴。第一個(gè)聯(lián)盟被稱為模型芯片生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新聯(lián)盟，它聯(lián)合了領(lǐng)先的 AI 硬件制造商——例如必仁科技、華為、恩?和摩爾線程等——以及大型語言模型的開發(fā)者，包括思特富。該聯(lián)盟的目標(biāo)是形成一個(gè)突破性的生態(tài)系統(tǒng)，將整個(gè)技術(shù)棧從硬件和 AI 模型到支持基礎(chǔ)設(shè)施連接起來。該聯(lián)盟的一個(gè)重點(diǎn)是，
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華為引領(lǐng)中國 AI 大軍以新型芯片聯(lián)盟對抗美國限制

特朗普于 7 月 23 日公布了他的 AI 行動(dòng)計(jì)劃——旨在擴(kuò)大美國 AI 的全球影響力以減少對中國芯片和模型的依賴——中國立即反擊，通過成立兩個(gè)行業(yè)聯(lián)盟來加強(qiáng)其自身的 AI 生態(tài)系統(tǒng)。這一舉措由華為和其他國內(nèi)科技巨頭領(lǐng)導(dǎo)，路透社和彭博社都對此進(jìn)行了報(bào)道。根據(jù)報(bào)道，在為期三天的世界人工智能大會(huì)（WAIC）上海站上，發(fā)布了成立“模型芯片生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新聯(lián)盟”和“上海人工智能委員會(huì)”的消息，該大會(huì)于周一結(jié)束。模型芯片生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新聯(lián)盟報(bào)道稱，模型芯片生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新聯(lián)盟將中國領(lǐng)先的 LLM 開發(fā)者和 AI 芯片制造商聚
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中國 AI 芯片獨(dú)角獸企業(yè)激增，MetaX 在英偉達(dá) H20 回歸后不久推出新一代芯片

在英偉達(dá)于 7 月中旬宣布在中國恢復(fù) H20 銷售后不久，當(dāng)?shù)?AI 芯片獨(dú)角獸企業(yè)迅速嶄露頭角。據(jù) EE Times China 和 eastmoney.com 報(bào)道，7 月 27 日，Enflame 和 MetaX 在上海世界人工智能大會(huì)（WAIC）上發(fā)布了他們的最新旗艦處理器。Enflame 發(fā)布了第四代 AI 芯片 L600報(bào)道稱，燧原科技（Enflame ）的 L600，其第四代 AI 芯片，旨在用于大型模型的訓(xùn)練和推理。該芯片擁有 144GB 的片上內(nèi)存
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AI沖擊下的軟件行業(yè)面臨全面沖擊：盈利性裁員成為新常態(tài)

微軟CEO納德拉（Satya Nadella）在一份內(nèi)部公開信中表示，公司“比以往更成功”卻仍要削減崗位。揭示科技行業(yè)的殘酷轉(zhuǎn)型現(xiàn)實(shí) —— 在AI驅(qū)動(dòng)的變革中，即使業(yè)績不俗的公司也將大規(guī)模裁員，軟件行業(yè)將首當(dāng)其沖承受這一沖擊。納德拉反復(fù)提及“忘卻舊知識(shí)”和“學(xué)習(xí)新技能”，暗示部分員工技能已過時(shí)，反映出AI理論上將讓公司更有盈利能力，但雇傭更少員工的嚴(yán)峻現(xiàn)實(shí)。正如快速自動(dòng)化改變了工業(yè)經(jīng)濟(jì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也將面臨同樣的變革沖擊，當(dāng)前的軟件業(yè)務(wù)模式將承受AI沖擊的主要影響。盈利性裁員成為新常態(tài)今年7月，微軟針對銷售崗
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美國公司被禁止在華從事人工智能業(yè)務(wù)，AWS上海AI研究院一夜落幕

最新消息，亞馬遜云科技（AWS）上海AI研究院被曝解散，其首席應(yīng)用科學(xué)家王敏捷發(fā)朋友圈稱，他的團(tuán)隊(duì)“由于中美緊張局勢中的戰(zhàn)略調(diào)整而解散”。AWS上海AI研究院的解散是今年美國科技巨頭撤離的最新一次行動(dòng)，也是由于美國政府加強(qiáng)對在中國從事人工智能和量子計(jì)算等敏感領(lǐng)域的美國公司的審查而引發(fā)的。據(jù)悉，AWS上海AI研究院成立于2018年秋季，隸屬于亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)部門（Amazon Web Services Machine Learning），研究成果包括一些重要開源項(xiàng)目（Deep Graph Librar
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快速瀏覽軟件工程中的代理/生成式AI

代理方法現(xiàn)在很熱門，因?yàn)閱蝹€(gè) LLM 模型似乎僅限于點(diǎn)工具應(yīng)用。每個(gè)這樣的應(yīng)用程序都令人印象深刻，但仍然是我們想要自動(dòng)化的更復(fù)雜的推理任務(wù)鏈中的一個(gè)步驟，代理方法應(yīng)該在其中大放異彩。我一直聽說軟件工程（SWE）團(tuán)隊(duì)在 AI 采用方面比硬件團(tuán)隊(duì)進(jìn)步得更快，因此認(rèn)為對狀態(tài)進(jìn)行快速現(xiàn)實(shí)檢查會(huì)很有用。本著這個(gè)想法的精神，我使用 Gemini Deep Research 來尋找本文的來源，有選擇地抽樣它提供的一些調(diào)查，同時(shí)添加一些我自己的發(fā)現(xiàn)。我的快速總結(jié)是，首先，什么算作進(jìn)步取決于應(yīng)用：基于便利性的使用模型在
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