Stephen Sopko
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2 天有情绪数据
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AWS推出支持Graviton5的EC2实例，用于AI编排
Amazon Web Services (AWS) 发布了新的Graviton5驱动的EC2实例C9g和C9gd，专为AI推理、高性能计算和分析而设计。与前几代相比，这些实例提供了改进的性能、内存和I/O能力。AWS强调，虽然GPU对于训练和大规模推理至关重要，但CPU在AI编排、规划和多步工作流中变得越来越重要，并将这些新实例定位为不断发展的AI基础设施的关键组成部分。
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HPE 扩大量子合作以实现混合超级计算
慧与（HPE）正通过与八家量子技术公司建立新的合作伙伴关系，来扩展其量子计算计划。该公司旨在将量子处理器与其现有的超级计算机和 AI 系统集成，以创建混合计算环境。该战略涉及探索各种量子架构，并开发必要的基础设施，包括低延迟互连和先进的编排软件，以弥合经典计算与量子计算之间的差距，从而应用于未来的科学和工业领域。
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Blackstone、Google 推出 50 亿美元 TPU 风险投资，提供人工智能算力即服务
Blackstone 和 Google 正在推出一项新风险投资，以提供人工智能基础设施，承诺投入 50 亿美元建设由 Google 定制张量处理单元 (TPU) 提供支持的数据中心。该计划旨在提供算力即服务，为企业提供传统云服务提供商和 NVIDIA 主导的基础设施之外的替代方案。该风险投资到 2027 年达到 500 兆瓦的巨大容量目标，标志着人工智能算力正成为一种独立的资产类别，需要大规模的工业基础设施规划。
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Blaize 与 Winmate 合作开发坚固的边缘人工智能硬件
Blaize 已与 Winmate 合作，将其人工智能芯片嵌入到用于国防和关键基础设施应用的坚固硬件中。此次合作旨在将人工智能推理从集中式数据中心扩展到在恶劣、断开连接的环境中运行的设备。两家公司瞄准第一年 1500 万美元的业务，重点关注无人机导航和预测性维护等应用，这些应用无法保证可靠的连接。
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AMD 的人工智能基础设施推动数据中心收入增长 57%
AMD 第一季度数据中心收入猛增 57%，达到 58 亿美元，这主要得益于对其 EPYC CPU 和 Instinct GPU 的需求。这种增长是由人工智能基础设施支出的增加推动的，特别是用于推理和代理工作负载。该公司强调了重要的部署，包括 Meta 计划部署 6 GW 的 AMD Instinct GPU 基础设施，以及企业和主权人工智能解决方案的合作伙伴关系。
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亚马逊承诺投资2000亿美元用于AI基础设施，转向供应驱动的数据中心建设
亚马逊计划投资约2000亿美元用于AI基础设施，包括数据中心和定制芯片，这反映了其在预期企业需求出现之前就建立产能的战略性转变。此举旨在使亚马逊云科技（AWS）在即将到来的AI工作负载浪潮中占据有利地位，这与他们早期的云扩张战略有相似之处。虽然存在一些需求信号，例如来自Anthropic等合作伙伴的承诺，但更广泛的企业AI采用仍处于早期阶段，这引发了对未来利用率的疑问。