凤凰网科技讯 北京时间9月9日消息,欧盟委员会的文件显示,英伟达公司已经在周三向欧盟申请批准其540亿美元收购ARM的交易。欧盟委员会很可能会提出类似于英国监管机构的担忧。
欧盟委员会网站显示,欧盟已经将10月13日设定为是否批准这桩交易的最后期限,先启动25天的初审。如果英伟达不作出让步,可能会引发90天的全面调查。
高通、三星电子以及苹果等公司对这笔交易感到担忧,而ARM客户博通、联发科以及Marvell则支持这笔交易。(作者/箫雨)
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AI巨头公司英伟达继续其战略性收购行动,今日宣布将收购一家以色列初创公司,以使AI芯片更高效。这家芯片制造商已经签署了一项“最终协议”,收购基于Kubernetes的软件提供商Run:ai,后者帮助优化图形处理单元上的AI应用和工作负载。“Run:ai自2020年以来一直与英伟达紧密合作,我们都热衷于帮助客户充分利用其基础设施,”Geller在宣布这项交易的英伟达博客文章中说道。
蔚来李斌近日表示,去年购买了很多的英伟达芯片,这耗费了公司不少钱,为此公司转向自研芯片,因为一颗芯片可以顶四颗,所以能降低成本。在2023蔚来日上,蔚来正式发布了首颗自研智能驾驶芯片神玑NX9031。配合蔚来汽车的最强安全冗余能力,神玑NX9031能够带来极致安心的驾驶体验,让驾驶者在享受智能驾驶带来的便利的同时,也能感受到蔚来汽车对安全性能的极致追求�
搞AI大模型,实在太烧钱了。如今的生成式AI有很大一部分是资本游戏,科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置,并正在使用先进GPU的并行算力将其推广落地。无论花掉多少钱,成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益,我们还无法作出预测。
英伟达近日宣布将与印尼第二大移动电信公司IndosatOoredooHutchison携手,在梭罗建设一座总投资额高达2亿美元的人工智能开发中心,此举标志着英伟达进一步扩大在印尼乃至整个东南亚的业务版图。据印尼通讯与信息部长布迪阿里塞蒂亚迪透露,这座名为IndonesiaAINation”的开发中心将加强当地的电信基础设施、人力资源和数字人才,为印尼乃至整个东南亚地区的人工智能和技术进
在AI行业,尤其是生成式AI领域,技术的快速发展和应用的广泛前景吸引了大量的投资和关注。这一领域的高昂成本也引起了业界的广泛讨论。如何在追求技术进步的同时实现可持续的商业模式,是所有AI公司需要面对的重要问题。
英伟达正式发布了AIEnterprise5.0,这是一项旨在帮助企业加速生成式人工智能开发的重要产品。AIEnterprise5.0包含了英伟达微服务和可下载的软件容器,这些组件可用于部署生成式AI应用程序和加速计算。该产品不仅可以从安全、可投入生产且性能优化的软件中受益能够实现灵活部署,可以部署在数据中心、云端、工作站或网络边缘,满足不同场景下的需求。
受国际局势等各方面影响,美国股市遭遇大幅抛售,其中科技股损失惨重。当地时间4月15日,美股三大股指全线收跌,当天美科技股七巨头”总市值一夜蒸发约2976亿美元。本周华为又推出了Pura70系列高端旗舰,机构预计出货量至少千万级别,将在苹果最大市场的中国抢夺大量iPhone份额,预估苹果销量会持续大幅下跌。
英特尔发布了新一代人工智能芯片Gaudi3,引发了业界的广泛关注。Gaudi3的性能远超竞争对手英伟达的H100芯片,成为当前市场上最强大的AI芯片之一。这使得Gaudi3在AI领域的应用中具有出色的表现,特别适合处理大规模的深度学习模型。
英伟达计划在今年第四季度推出RTX5090及RTX5080显卡。此将有助于英伟达合作伙伴扩大出货量,尤其是随着越来越多的玩家向高端升级,这些GPU的推出还将有助于提高GPU的平均售价。此外在光线追踪方面,英伟达RTX5090的性能目标是提高2.5倍,计算能力将提高2倍,功耗可能高达520W。
在美国硅谷圣何塞召开的NVIDIAGTC大会上,全球领先的向量数据库公司Zilliz发布了Milvus2.4版本。这是一款革命性的向量数据库系统,在业界首屈一指,它首次采用了英伟达GPU的高效并行处理能力和RAPIDScuVS库中新推出的CAGRA技术,提供基于GPU的向量索引和搜索加速能力,性能可提升50倍。关注Zilliz微信公众号,回复“北极星”可了解详情。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具,它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项,帮助用户克服创意障碍,提高创作效率,并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目,包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等,是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能(Astribot)研发的S1机器人,是一款新一代AI机器人,能够模仿学习,执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理,帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试,预计在2024年内完成商业化。
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