IDC发文预测,2024年全球将产生157ZB数据,其中中国产生的数据为39ZB,复合增长率达到26.3%。数据的爆发式增长,应用场景对带宽、容量和低延迟需求的不断上升,持续考验着数据中心的适应能力和生存能力。好在网络在数据中心中成本占比相对较低,生命周期长,是提升算力效率的高性价比之选。并且,升级你的网络基础设施,也意味着单位 bit 传输的成本更低、功耗更低以及占用空间也更小。
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HPE存储业务表现优异,公司重新公开报告存储收入数据,Alletra Storage MP成为主导产品。在AI驱动的市场变革中,HPE将存储作为AI系统销售的重要组成部分,Alletra存储连续三个季度实现三位数同比增长。公司调整财务报告结构,突出云和AI业务,存储收入重新独立披露。面对Dell、NetApp和Pure Storage等竞争对手,HPE依托服务器和网络优势推动存储销售增长。
斯坦福大学研究团队深入分析了广泛使用的AI评判系统Arena-Hard Auto,发现了三个重大问题:AI评委经常不按既定标准评判(规划失效),不同评判维度高度重合无法独立区分(因子坍塌),以及ELO评分系统通过数学变换掩盖了底层的不确定性。研究开发了专门的诊断工具来检测这些问题,并提出了改进建议,对依赖AI评判系统的学术研究和商业应用具有重要警示意义。
能源初创公司联邦聚变系统宣布与谷歌DeepMind合作,利用AI技术优化其即将建成的Sparc反应堆运行。双方将使用DeepMind的Torax软件模拟反应堆内等离子体,并结合AI模型帮助实现聚变发电。聚变发电有望提供零排放的大量电力,AI公司看好聚变作为数据中心电源。谷歌此前已投资多家聚变公司,并计划从CFS首个商业电站采购200兆瓦电力。
斯坦福大学研究团队开发出"边听边想"的音频识别新技术,让人工智能像侦探一样逐步分析声音。系统将音频分成半秒片段,对每段进行多次推理,再用语言模型综合判断。相比传统方法只在最后给答案,新技术实现渐进式理解,准确率从84%提升至88.3%。该技术可应用于智能家居、医疗设备、工业监测等领域,让AI决策更透明可信。