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AI的「iPhone 时刻」,英伟达的「核弹发射」

近日,一年一度的英伟达 GTC 大会再度拉开帷幕。穿着标志性皮夹克的「AI 黄仁勋」向开发者介绍了英伟达在硬件和 AI 领域最新的进展。

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年初的 CES 刚刚过去,对于英伟达来说,短时间就要拿出很多新的东西,挑战不小。但是从 CES 到现在,短短 3 个月里,全球 AI 领域发生了翻天覆地的变化,这也成了英伟达的新契机。

AI的 「iPhone 时刻」

「AI 的『iPhone 时刻』已经到来」,老黄这样形容最近 AI 行业的「大事件」。

2016年8月,黄仁勋将当年全球第一台 AI 超算捐给了 OpenAI。6年多后,OpenAI 带着 ChatGPT搅动了整个地球。大量的新型创业公司希望借助于这股东风来颠覆既有的传统商业模式,而许多传统的科技巨头也在纷纷拥抱 AI,来维系自己的领先地位。

在 2023GTC 大会上,英伟达宣布了将和谷歌云、微软 Azure、甲骨文云联手推出 DGX 云服务。ChatGPT 将从目前使用的 A100 GPU 升级到使用微软 Azure 超级计算机用上 H100,理论上回复速度将快 10 倍。

毫无疑问,ChatGPT 将会引发新一轮的人工智能革命,其对整个汽车行业也会产生深远的影响。ChatGPT 模型也将逐渐从人机沟通逐步赋能包括自动驾驶在内的智能网联系统的各个环节。在百度推出「中国版 ChatGPT」的「文心一言」后,吸引了包括集度、长安、吉利、长城、东风日产、零跑等车企纷纷抛来合作的橄榄枝。

而在 ChatGPT 以及其他一众 AI 大模型技术的背后,都离不开英伟达在算力层面的大力支持。自从英伟达向 OpenAI 交付首台 DGX 超级计算机后,目前台 DGX 超级计算机已经成为市场上最主流的产品。最新 DGX 超级计算机的核心,是英伟达的 8 块 H100 模组。当 ChatGPT 这样的 AI 工具逐步渗透车企之后,最大的赢家之一依然会是英伟达。

联想 x 英伟达,汽车行业新亮点?

对于英伟达来说,在这次 GTC 上,和车企的合作,尤其是自动驾驶领域着墨不多。但这并不影响未来汽车领域的业务会成为英伟达的一个快速增长的新引擎。

作为如今全球可以和特斯拉齐平、最为炙手可热的新能源车企之一,比亚迪与英伟达进一步扩大合作当消息得到了官宣。比亚迪的下一代王朝系列和海洋系列中的多款车型都将使用英伟达 DRIVE Orin 高性能计算平台。其中,在今年二季度,比亚迪首款采用英伟达芯片且搭载了激光雷达的车型就将上市。

在王传福看来,作为新能源汽车的上半场,比亚迪在电动化方面凭借刀片电池赚得盆满钵满;而在新能源汽车的下半场,比亚迪选择了英伟达作为智能化方面的最重要合作伙伴之一,也是希望在芯片算力层面,能够走在市场的最前列。除了 Drive Orin 平台之外,在今年 1 月份的 CES 展上,比亚迪也作为首批合作企业,将落地英伟达旗下 GeForce NOW 云游戏服务计划。而后者也是英伟达进军智能座舱市场的最新布局。

不过让我们惊讶的是,联想成为首家采用英伟达新的自动驾驶域控制器的一级制造商,在不远的未来,其域控制器将采用英伟达的 SoC 芯片。

对于联想这样从事电脑服务器的硬件公司,进军智能电动车的高算力中央计算平台,既在意料之外,也是情理之中。对于联想来说,布局智能座舱、智能驾驶和中央计算平台等领域是对现有技术和产品的延伸,虽然会面临一定的困难,但是联想并不是从零开始,过往的技术积累可以发挥不小的作用。众所周知,联想一直没有涉足芯片领域,因此引入英伟达的雷神芯片将帮助联想补齐最重要的一块短板。

根据英伟达的介绍,雷神这款 SoC 芯片内部拥有 770 亿个晶体管,可以实现 2000 TOPS 的 AI 算力,或者是 2000 TFLOPs,其在算力上不仅已经远远超过了满足高等级自动驾驶的需要,已经完全有能力承担起汽车高算力中央计算平台的重任。这款芯片将在 2025 年大规模量产,而这个也和联想在 2025 年推出高算力的中央计算平台的时间表相吻合。

在此之前,联想会推出算力达到 32TOPS 的行泊一体方案,而这也是目前被不少国内车企,尤其是在低成本车型上广泛应用的驾驶辅助解决方案,市场前景较为看好。

不过对于国内汽车领域来说,已经有不少像联想这样的跨界玩家入局,甚至已经上车量产;对于联想来说,除了首发英伟达自动驾驶域控制器的一级制造商的先发优势外,还有哪些优势能让它赢得市场,还是未知数。

Omniverse,英伟达征战车圈的新工具

在汽车行业,英伟达的触角不仅仅是提供自动驾驶算力平台以及中央计算平台,其早已经将目光投向了汽车零部件的设计以及整车制造领域。通过赋能汽车行业的虚拟制造和虚拟工厂,英伟达希望让汽车设计和生产的数字化进程再上一个新的台阶。

在过去几十年里,CATIA、UG 这些软件已经成为工程师必不可少的助手。整车企业使用这些虚拟仿真软件,通过数字化模拟的手段提前对后期的成品进行预览的方法来进行前期的零部件设计以及整车的总布置工作。如果没有前期的虚拟仿真,后期重新设计不仅成本较高,而且很有可能造成项目的时间节点的延误。

但最近十多年来,这些软件都没有突破性的革命成为席卷全球的 AI 浪潮的「法外之地」,没有能够对整车企业的零部件设计提供更大的帮助。

为此,英伟达打造了 Omniverse,它说到底是一个虚拟世界仿真引擎,不仅可以精确反映真实的物理世界,同时也能够遵守物理学定理。所以 Omniverse 不仅能够在前期验证零部件与整车的装配关系,避免后期的包括动态干涉在内的各种装配上的问题,同时也能指导工厂设计,并帮助整车企业对工厂布局进行持续优化。

对于绝大部分希望全面转型电动车的传统车企来说,工厂的改造任务非常繁重。前期虚拟阶段验证地越充分,后期实际占用工厂时间就会越少,而节约出来的时间就可以被用来进行生产。

根据 GTC 现场黄仁勋的介绍,宝马时下正在使用 Omniverse 来对全球 30 家工厂的运营进行规划。在每座工厂正式投入量产前两年,宝马就会使用 Omniverse 模拟建造一座完整的虚拟工厂,并进行持续的调整和优化,以此避免后期工厂建设完毕之后再进行比较大规模的调整,进而影响生产。

宝马之外,包括沃尔沃、通用汽车、奔驰、捷豹路虎、Lotus、丰田等都已经是英伟达 Omniverse 的用户。

从某种程度上来说,未来英伟达很有可能利用自己的优势地位来逐步取代我们熟悉的 CATITA 和 UG,成为整车企业的数字化设计工具。而这个所能撬动的,同样是一个体量巨大且前景非常可观的市场。

最后

「生成式 AI 正在推动 AI 的快速应用,并重塑无数行业。」 在 ChatGPT 之后,相信没有人再会去怀疑这句话。汽车行业只是英伟达当前涉足的一个产业而已,可能深深埋藏在老黄心底的,是让 AI 去赋能整个社会的方方面面,以此来推动全世界科技的进步和产业发展的梦想。

AI 的「iPhone 时刻」,也正是英伟达「核弹发射」的时刻。

【本文来自易车号作者GeekCar极客汽车,版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点,与易车无关】

chatgtp和chatbot区别

很多人对这个可能不懂,其实chatgpt就是度娘的高级形式,举例:我们有什么不懂的,就会在百度搜索栏里输入问题,然后就会出现和这个问题相关的很多内容,但这时候看到内容很分散很杂,我们需要看好几个内容然后通过大脑总结形成最终的答案,而chatgpt就是把这些分散的内容总结了一下,不再需要通过我们的大脑总结,总结内容可以通过语音图像文字呈现。

人工智能要做这些事件需要有图像语音视频动画等的转换能力,总结就需要AI芯片算力等,总结需要有内容就需要很大的数据库,这就是chatgpt涉及的各个方向。

chatbot和chatgpt的区别就是,chatgpt是度娘,问他什么问题都可以回答,但不一定非常细致,而chatbot是专业的人工智能,目前的应用都是为企业服务的,比如你问一个东方财富软件功能问题,chatgpt不一定能够回答你,而chatbot就可以回答,主要是因为他们数据库内容的问题,chatbot可以做到内容的即时跟新,而chatgpt却不可能,面太广了,做不到专业。

内容是需要基础数据库的,这就涉及到文化政治倾向问题,你放哪些内容到数据库,人工智能就会怎么回答你,所以意识形态的差异就会导致欧美不用我们的产品,我们不用欧美的产品。

chatgpt和chatbot在技术上是没有多大区别,chatbot也可以升级到语音视频动画图像,目前国内的chatbot因为是专业领域,所以都有固定的答案,不需要很强大的AI,最终区别chatgpt需要更大的数据库和算力,仅此而已!

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全部评论 (4)

最新

陆日升

来自:广东

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02-11 13:49

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抄牛牛

来自:广东

最近很多人在争论AIGC哪个是最正宗的问题,其实答案是没有争议的,哪个公司能利用AIGC创造最大的社会价值,哪个公司就正宗的。很显然,思维要点在于哪人公司可以利用AI打造产业经营模式闭环的问题。 无疑OPENAI公司是引爆了chatgpt的社会热点,让在家误以为,谁跟open AI公司有关系,谁最像他谁就有是AI最正宗的公司,是这样的吗?也末必吧。 回到刚才讲的标准的问题,谁能利用AI打造产业经营闭环创造最大的社会价值呢? 我的回答是,昆仑万维和萤石网络,这个文章我主要说的是昆仑万维。 所以,思路是很清晰了,昆仑万维打造了适应AI产业经营模式的闭环,能创造最大的社会价值,所以昆仑万维才最正宗。而不是去比较谁的服务器谁牛逼,谁模型参数多谁牛逼。这就像你有小孩经常考90分所以你认为你儿子将来能当总统一样。大家不要陷入这种思维误区。 AI的本质是什么,是让机器变得聪明,让机器变聪明是为了让机器能完成更复杂的工作。哪些行业的机器在现在的科技水平下能能体现最大的AI+效益的行业才是好行业。 所以刚才的问题的等价变换成,哪个行业能利用AI最快提升生产效率。 无疑,答案还是昆仑万维和萤石网络。 AI+行业的模式是:数据+人+物 所以核心的是,人的平台+数的平台+物的平=流量平台+大数据 人的平台:腾迅 META 等 物的平台:物联网平台(小米,萤石网络,华为) 数据平台:云服务 当然,最重要的那个要素其实是那个+,是规模化应用场景。 只有规模化的应用场景,真是社会真正需要的。 打造了规模化应用场景的,是昆仑成维,是萤石网络(不看好小米是因为那个+没有做好) 即便是如日中天的Open AI公司,他想好了他的经营模式了吗?靠回答问题赚钱吗? 在考虑这个问题的时侯,我突然明白,为什么昆仑万维已经在这个问题上深思熟虑很久了。因为昆仑万维在研究天工模型的时侯,也是几年前了。不像其它友商,赶鸭子上架硬蹭概念的感觉。 想明白了这件事,我们就想明白了很多事情,比如,其实原理模型并不是那么重要,是价值含量最低的要素,所以昆仑万维很聪明的出来说,我们要开源模型原型。 其实,AIGC也并不是我们想象的那么聪明,AIGC其实是按照我们设定好的路径去处理数据。 同时,模型也并不见得是参数越多越智能,而是找到性价比最好的应用场景。在没有找到规模化的应用场景盈利之前,不要说利好GPU什么的话出来。我不会花一万块钱的电费问AIGC晚上吃10块钱的盖浇饭好呢,还是10块钱的泡面好呢。 现实就是这样,很多AI公司都没有找到能触发良性循环的盈利应用场景。所以大批AI公司一直在亏钱,解决不了碎片化应用拼成规模化应用的场景问题。 但是,不好意思,昆仑万维和萤石网络解决了这个问题。 他们的打法是同构的,都是在垂直细分里发力,然后整合成大的应用场景。 换句话说,选择应用场景颗粒度的问题,在多大层面打造统一标准,又在多小细分层面打造专有模式。统一标准和专有技术的组合拿捏平衡,才创造出了独有的经营模式,最富于创新力的经营模式闭环。 萤石网络的通用技术上,我的视频技术算法有优势, 我的终端接入量也有优势(虽然还比不上小米),专有技术上,我在摄像头里增加AI识别火灾模块,识别老人跌到模式,识别鱼缸变脏模块。叠加起来就变成了萤石网络独有的竟争力。 昆仑万维也是如此,收购欧朋浏览器,把头条模式复制到欧州非洲,打造元宇宙游戏社区,打造在线音乐平台。组合在一起就是有特色的垂直流量矩阵。是未来最有前景的流量平台。再加上AI赋能,这本身就是天然成熟的应用场景,AI天然就能直接赋能的。 所以,核心还是经营模式的问题,能赢利且能良性循环迭代的经营模式闭环才最重要。新时代的大树总是从小树苗开始的,如果你仅仅因为他小认为他没有实力这个错误就太大了。比如,昆仑万维的模型参数确实没有 openAI公司的多,但确实昆仑万维已经把AI技术用在游戏研发当中,确实又降了很多成本了。确实脚踏实地的接地气了。 所以我认为,我对AIGC的理解还算到位的,纯逻辑推导来说。 转钱的格律诗

02-11 12:11

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2

慢慢挣钱1314 其实不管是投入还是成果,百度阿里字节华为腾讯都是国内的龙头,人工智能最重要的是算法,应用需要软件配合,百度阿里腾讯字节会发展很快,因为他们有现成的平台,用户基础好,最终联网万物智能大概率需要华为的鸿蒙系统,这是产业升级,子系统会诞生很多伟大的公司,专业的事还得专业的公司做

股友vU49YJ

来自:天津

02-11 11:05

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人工智能( Chat- Bot)是否会引发失业和裁员潮

一,由ChatGPT的性质决定

ChatGPT是一款比较高级人工智能程序,能够完成许多人们的日常工作,但归根结底目前还只能作为一种辅助工具,其数据库的完善还需要一个过程。这个问题归根结底是人工智能的发展对人类生存的影响。

二,由行情和政策决定

目前并不仅仅有美国的OPen Al的ChatGPT,很多国家或研究所都有类似的研究项目,从最原先的围棋阿尔法狗事件到到清华虚拟学生华智冰,对这些人工智能的研究从未停止。相对来说竞争压力还是蛮大的,而且CHATGPT高级版就算研究出来了,那么高科技的东西准不准入还是一个问题,由于核心技术与安全考虑,小编猜测各个国家只可能用自己开发的类似程序。

总结:裁员和失业肯定是有的,但大规模不太可能发生,裁员和失业问题政策肯定会调控,ChatGPT既然是由工作人员创造出来的,那么担忧裁员和失业的人们岂不能创造出比ChatGPT更好的玩意。新的东西同样会带来新的机遇。谢谢。

chat- cgt是不是程序员的噩梦?

ChatGPT(对话生成技术)是一种机器学习技术,可以根据输入的文本,自动生成高质量的文本输出,它能够模仿人类的对话行为,使机器能够与人类进行自然的对话。ChatGPT技术的出现,确实会对底层程序员的就业有一定的影响。

由于它可以自动生成高质量的文本输出,传统的底层程序员,尤其是一些编写文本信息的底层程序员,将会受到一定程度的影响。同时,ChatGPT技术也可以用来自动生成文本,这将会对某些文本编辑和撰写的底层程序员造成影响。

然而,ChatGPT技术也不是完全取代底层程序员的技术。它可以模仿人类的对话行为,但也有很多不足之处,尤其是它在输出质量上的不足。因此,底层程序员仍然有必要进行校对、修改、编写等工作,以保证文本的高质量。但不会导致底层程序员全面失业。

自动化技术,包括人工智能,一直以来都在改变劳动力市场,导致一些工作被自动化,而另一些工作需要更高级别的技能。因此, ChatGPT 的出现可能导致一些具体的程序员工作需求减少,但同时也会带来新的工作机会,例如人工智能开发、数据科学、以及相关的领域。此外,人工智能需要大量的高质量数据、高级算法以及深入的人工智能知识才能构建和实施。

因此,即使在自动化技术的影响下,仍然需要高级程序员来开发、部署和维护人工智能系统。因此, ChatGPT 的出现不会导致底层程序员全面失业,但可能对一些具体的工作造成影响,需要程序员通过不断学习和提高自己的技能来应对这些变化。

此外,ChatGPT技术并不能完全取代底层程序员的所有工作,而只能取代其中的一部分,因此它不会导致底层程序员的大规模失业。总而言之,ChatGPT技术确实会对底层程序员的就业有一定的影响,但是不会导致底层程序员大规模失业。底层程序员仍然需要运用其他技能,进行校对、一方面,ChatGPT可以帮助底层程序员完成重复性的任务,减少他们花在这些任务上的时间,使他们有更多的时间和精力去完成更加复杂、更有挑战性的任务。另一方面,ChatGPT也可以为底层程序员提供支持,帮助他们快速解决问题,使得项目的开发效率大大提升,为企业的发展做出积极贡献。

此外,借助ChatGPT,底层程序员可以更加容易地接触到新技术,从而更好地掌握专业知识,提高职业技能水平,为企业带来更多的利益。总之,ChatGPT的出现不会导致底层程序员失业,反而会给他们带来更丰富的工作内容。修改、编写等工作。只有在把握好自身优势,拥抱新技术,才能让底层程序员有更多的发展机会。


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