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人工智能

8小时前
2天前
2天前
(新山21日讯)朝向人工智能(AI)全面教学与应用,推动社区AI发展,南方大学学院今日与大马科技才子潘健成开办的群联电子大马子公司MaiStorage签署备忘录,在未来3年内助该校推动AI项目,包括提供软硬体、解决方案及培训AI师资苗子等。 此外,该校今日也正式委任10名在科技界拥杰出表现的南洋大学和宽柔学村校友,出任该校AI卓越中心的行业专员,作为该校最强科技后盾。 上述备忘录的交换,以及委任行业专员的仪式,今早在该校讲堂进行。 群联电子执行长潘健成因有要事,未克到来,由该公司代理执行长侯雪仪代表他,与南方大学学院校长蔡润煌互换备忘录,并由董事长拿督陈洺臣和见证,象征双方合作的启动。 为迎接AI全新教学与学习时代的到来,南方大学学院已于3个月前设立“AI卓越中心”,由林伟值担任总监。 蔡润煌致词时说,上述合作标志著该校在AI领域的教育、研究和创新领域迈出重要一步。 他相信通过双方合作,经由该校新设立的AI卓越中心,可结合学术与群联电子大马的技术专长,全力提升该校创新教学与学习方面发展,同时加强双方的产学长期合作。 他表示,该校将致力培育未来的AI人才,把学校打造成创新、研究和推动社会积极变革的中心。 他披露,该校也将在校园各部门推广AI以提升效率,并把AI推广至华社和华校,包括宽柔学村和其他中小学等。 侯雪仪在会上代读潘健成的致词稿。潘健成说:“今日的备忘录不仅是份合作文件,更象征一项共同愿景的开启,即携手培养马来西亚下一代AI人才、创新者与行业领袖。” 他指出,这不仅是场仪式,更是长期承诺。作为群联电子的子公司,MaiStorage以大马为根,致力让AI更加普及、经济,并真正创造影响力。 “我们深信,这使命的起点,就在像南方大学学院这样培育未来人才的高等学府。” 他指出,通过成立AI卓越中心,该校将进一步强化师资与学生的AI能力,把AI融入教学、科研与跨学科合作,同时打造一个与国家AI人才与创新方向一致的协作生态系统。 “在MaiStorage,我们相信AI的力量应该人人可享。通过aiDAPTIV+平台,我们希望协助南方大学学院成为人才培育、高端研究与产学合作的卓越中心。” 该校AI卓越中心成员陈再藩在会上,逐一介绍10名出任AI卓越中心的行业专员。 他们分别是:成功研发AI自动评分系统的黄玉书、全球首个冠病疫情病例追踪数据库CoronaTracker.com创办人刘哲涵、丰立有限公司CEO陈美玲、营销科技公司Antsomi执行长孙德俊、东盟中国电子商务促进会副会长刘忠道、Ready Server CEO胡现衖、优学国际经理黄沭遐、前进数据公司创办人赖国杰、拥40年新创产品研发和精通军工与民用通讯设备领域的郑达光、专长于电气和仪表设计的陈宥凭。 当中,黄玉书、刘忠道、赖国杰、郑达光今日亲临学校,从蔡润煌手中接领委任状。 出席者尚包括该校3名副校长:蔡瑜绮、赵佩娟、梁龙光,以及MaiStorage的AI解决方案主任吴晋宁等。
2天前
4天前
4天前
从实践看,超级算力已不仅是实验室概念,而成为产业AI生态的基础底座。 在人工智能技术飞速发展的当下,算力基建、知识产权保护与开源共享正成为创新领域的焦点议题。近日,笔者以香港浸会大学专利顾问委员会成员的身分,见证于北京举行的华为2025年创新和知识产权论坛,亲身感受这场以“开放驱动创新”为主题的思想碰撞。论坛上,华为发布了第六届“十大发明”评选结果,涵盖计算、操作系统、存储等面向未来的关键技术领域。其中最引人注目者,莫过于名列首位的“Scale-up超大规模超节点算力平台”——一套超级算力系统,被誉为人工智能时代的新型基础设施。本文将结合论坛见闻和笔者实务经验,观察该超级算力在AI时代的基建角色,探讨“开源共享”与“知识产权保护”对创新的双重意义,并反思香港在创新基建、产学研转化、专利文化等方面的瓶颈与出路。 超级算力集群:AI时代的基建底座 这款被华为评为年度十大发明之首的Scale-up超大规模超节点算力平台,实质上是由众多AI处理器组成的单一逻辑超级计算机。随着AI模型规模指数级增长,训练这些模型所需的算力和数据吞吐量呈爆炸式上升。传统的服务器堆叠模式面对超大型AI任务时,往往出现“ 集群越大、有效算力利用率反而越低,训练中断越频繁”的窘境。华为针对此痛点创新出“超节点”系统架构,具备资源池化、线性扩展和高可靠性等特性:通过统一高速协议和共享内存编址,打通计算与存储单元的高带宽低时延互联,使有效算力可随节点规模近乎线性增长,同时大幅提升集群稳定性。华为轮值董事长徐直军强调:“算力是——而且将继续是——AI的关键”。基于对这一点的共识,华为推出了新一代Atlas系列超节点产品,其中Atlas 950 SuperPoD即对应此次的Scale-up超级算力。该平台面向超大型AI训练任务,从基础器件、协议算法到光电互联均实现了系统级创新。例如,它采用正交架构设计实现零线缆的电气互连,搭配全液冷散热与浮动盲插技术确保不渗漏,同时首创UB-Mesh递归直连拓扑,支持单板内、板间、机架间NPU全互联,以64卡为模块灵活扩展,最大可支持8192颗昇腾AI处理器无收敛互联。换言之,上千颗AI芯片可汇聚成“一个大脑”协同运算,真正消除超大规模训练的瓶颈。 从实践看,超级算力已不仅是实验室概念,而成为产业AI生态的基础底座。华为透露,截至目前其上一代Atlas 900系列超节点系统已累计部署超过300套,服务于互联网、金融、电信、电力、制造等行业的二十多家客户。在人工智能时代,类似Atlas 950这样的本地智算枢纽,相当于数字经济的高速公路与电力网络:为产业生态提供共享的算力资源,降低创新应用部署门槛,有力支撑从云服务到垂直行业落地的AI解决方案。尤其对中国而言,在先进芯片供给受限的背景下,华为选择利用现有制程自研超大规模计算平台,以系统工程突破弥补芯片性能不足,体现出以基建思维布局AI长远发展的战略定力……(下期待续)
4天前
5天前
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5天前
5天前
5天前
AI肯定是一种能够给人类社会带来重大正面影响的产业。人类工业发展已经到了需要迈入 “全面数字化” 的关键点,因为许多工业发明都已达到物理极限。 关于人工智能(AI)是否处于泡沫阶段,是很多投资人都关心的话题。不管你愿不愿意承认,AI都将是近几年都绕不开的话题。一些从事软件开发的朋友也透露,AI发展速度之快,让人有恍如隔世之感。 不过,也因为AI发展如此迅速,加上所需的投资金额之巨大,不少人都对“AI投资到底能否回本”抱有相当大的疑问。OpenAI首席执行员Sam Altman近期被问及他们的巨额烧钱方式时,亦出现情绪失控。 或许,他自己也感到焦虑吧。 他自己焦虑是一回事,但若他对AI未来的信念都有所动摇,那么整个硅谷精英押注的豪赌都将被撼动。不止OpenAI,英伟达和马斯克等人都在AI研发不断押注。 那么,AI是否正处于泡沫阶段呢?这并不好回答。但是,我想分享一些看法。 许多人在回顾美国的互联网泡沫时发现,那时候虽有许多公司灰飞烟灭,但是他们所留下来的基础建设,例如电缆,却为未来硅谷发展所需要的网速打下良好基础。因此,我们得出这么一个诡异的结论——泡沫并不一定是坏事。 不过,我倒认为泡沫是存在差别。如果只是炒作,例如购买限量公仔,然后放在二手市场不断炒作价格,那么这个泡沫能够带来的社会正面影响是比较小的,甚至可能是负数,因为会产生一大堆没用的塑料垃圾。 反之,如果这个泡沫是投入具备生产潜力的事物上,那它极有可能在未来产生正面影响。举个例子, [vip_content_start] 如果是炒房,那么泡沫会产生一大堆烂尾楼、血本无归的打工人,以及破产人士。但是,如果在房地产在建造过程中,开发出来不同的建造工艺或建筑材料,那它对未来的建筑行业必然有巨大帮助。 泡沫的差别说完了。相信大家也理解,AI肯定是一种能够给人类社会带来重大正面影响的产业。人类的工业发展已经到了需要迈入 “全面数字化” 的关键点,因为许多工业发明都已达到物理极限。但是,到了关键点,并不代表我们就会有对应的产品以及技术。 大家可以自己回想一下,全世界政府、大学府邸,以及商业咨询公司吹捧了这么多年的 “工业4.0” 概念,都没多少企业愿意参与。因为该概念太新颖,也太遥远。更准确地说,压根儿看不到什么好处。 因此,AI是人类迈向历史拐点的重要解决方案。当然,AI目前还不完美,而且我们也不知道大型语言模型以及强化学习(RL)是不是正确的道路,但却是目前比较有效率的解决方案。许多世界顶尖大脑都在思考这个问题,也提出各种解决方案。不过,值得庆幸的是,人类的学习方式依然遥遥领先AI,至少在样本数量上,我们有非常强烈分析和辨识事情本质的能力。AI研发还有很大的发展空间。 因此,我自己有一个推想,那就是美联储未来的政策方向,很大可能只能低,不能高。因为在低利率环境中,人们的 “风险贴水” (risk premium)才会大大降低,并让他们愿意把钱投入具备生产力的研发里。 当然,也有公司是例外,譬如说苹果公司不断用他们 “多余” 的现金做股票回购,让巴菲特赚得盆满钵满。不过,这是低利率环境的一大特征,而且我们不能忽略的就是:苹果公司的赚钱能力太强了,即便他们失去了在乔布斯时代的那种产品研发精神。 我想,这或许是我对股票情有独钟的原因。因为它能够让人们在上升期加大杠杆,也能够在下沉期时,尽可能全身而退。
5天前
5天前
1星期前
1星期前