人工智能

2025年，企业在扩展GenAI工具时面临严峻挑战，需整合AI以转变业务运营、增强团队能力和优化成本。成功的关键在于明确商业用例、技术灵活性和文化适应。

12月25日，最新一期的BG2播客中，主持人比尔·格利（Bill Gurley）和布拉德·杰斯特纳（Brad Gerstner）再次同台，并邀请了SemiAnalysis的创始人兼首席分析师迪伦·帕特尔（Dylan Patel），一起来讨论AI芯片、半导体领域正在进行着的此消彼长和开年AI巨无霸的最新动向。

H100/H200 GPU 和 @AMD MI300X 的性能进行了比较，揭开了发布会数据与现实的残忍鸿沟！这份报告有多真实呢？报告中一点拐弯抹角也没有，直接说：AMD 的软件体验充满了 bug，使得 MI300X 的开箱即用训练几乎不可能。

数据质量对于AI项目的成功至关重要，但你需要保留原始数据的丰富性、多样性和完整性，以免破坏结果。

目前，英伟达的下一代旗舰AI芯片Blackwell仍在积极的交付中，当然进度是有点拖了。据透露，第三季度英伟达Blackwell的大客户包括：微软、甲骨文和OpenAI当然还有一些终端客户。

在当前技术快速发展的背景下，企业高管和技术领导者面临着构建韧性技术体系的挑战。

IT研究公司Gartner预测了2025年的十大技术趋势，其中包括代理AI技术的兴起、对虚假信息网络安全解决方案的需求、以及可以遵循人类指令的多功能机器人。

麻省理工学院最新研究表明，IT领导者在部署GenAI时，应针对不同类型的AI工具和解决方案采取不同的策略。

即使生成式AI结果失败没有达到引起公众尴尬或诉讼的程度，但仍会抑制企业的风险偏好，使其不愿启动更多的AI项目。

在GenAI的应用浪潮中，企业需平衡速度与风险，过快可能导致合规、安全、声誉等问题，过慢则可能被竞争对手超越。

在对生成式AI进行了近两年的试验之后，许多IT领导者已经准备好扩大规模了。然而，在此之前，他们需要重新考虑数据管理问题。

从电子商务到非营利组织，利用企业数据资产可能是组织成败的关键。机器学习和生成式AI是其中的一个组成部分，但要成功地应用这些技术则评估AI对业务的实际影响。

本次大赛，得到了各行各业开发者的积极参与，他们充分发挥创意和技术能力，提交了大量的优秀作品，带来了更多创新和实用的解决方案，很好地推动大语言模型技术的发展和应用。经过大会评审团的最终评审，现将本次大赛的获奖名单公布。

本文探讨了如何通过数据分析、自动化和AI等关键驱动因素，制定清晰的创新目标，提升客户体验。强调与董事会的有效沟通，以及如何将创新融入企业的战略与投资组合中，以满足客户隐含的期望。

多年以来，美国对中国芯片产业实施了一系列制裁措施，迫使中国加大力度推动国内芯片产业的快速发展。随着AI和大模型的繁荣发展，这一趋势越发明显。