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AI时代的电力定价

AI时代的电力定价

当外界还在追逐 GPU 和内存供应时,真正卡住 AI 扩张脖子的已经是电力。数据中心用电需求每两年翻一番,电力成本正在决定 AI 项目的生死。

智象未来 (HiDream.ai)算法科学家潘滢炜博士确认出席AICon深圳,将分享“从 Token 预测到状态预测:迈向世界模型的原生全模态之路”

智象未来 (HiDream.ai)算法科学家潘滢炜博士确认出席AICon深圳,将分享“从 Token 预测到状态预测:迈向世界模型的原生全模态之路”

智象未来(HiDream.ai)算法科学家潘滢炜博士将在8月深圳AICon大会上分享其“原生全模态”技术路径——用一套统一网络直接处理图像、文本、视频、3D等信号,目标是让AI从“预测下一个Token”走向“预测下一个状态”,这是世界模型竞赛中的一个值得关注的技术方向。

【开放权重模型差距缩至约2个月】 1、从2023年初到2026年中,开放权重模型追赶前沿闭源模型的速度持续加快,关键AI基准测试中的性能落后时间已从约13个月逐步缩小至约2个月,技术差距明显收窄。 2、图中呈现出周期性「拉开—追赶」节奏:每当新一代前沿模型发布,性能领先优势会短暂扩大至约8-16个月,但随后开源社区快速复现创新,差距又迅速回落至4个月以内。 3、随着开放权重模型迭代速度不断提升,模型能力正加速商品化。未来AI竞争的重心…

【开放权重模型差距缩至约2个月】 1、从2023年初到2026年中,开放权重模型追赶前沿闭源模型的速度持续加快,关键AI基准测试中的性能落后时间已从约13个月逐步缩小至约2个月,技术差距明显收窄。 2、图中呈现出周期性「拉开—追赶」节奏:每当新一代前沿模型发布,性能领先优势会短暂扩大至约8-16个月,但随后开源社区快速复现创新,差距又迅速回落至4个月以内。 3、随着开放权重模型迭代速度不断提升,模型能力正加速商品化。未来AI竞争的重心…

根据@aidata8888发布的数据,开放权重模型在关键AI基准测试中追赶闭源前沿模型的差距,已从2023年初的约13个月缩小到2026年中期的约2个月。这意味着「开源跟上闭源」的节奏正在加快,模型能力的商品化趋势进一步显现。