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  • 英伟达押注在印度的风险投资 – 两万个H100的数据中心

    英伟达押注在印度的风险投资 – 两万个H100的数据中心

    Yotta 及其 52 岁的首席执行官正在购买数千个 Nvidia 芯片，以便在该国提供人工智能功能

    这是孟买郊区一个闷热的三月夜晚，一群人焦急地在一家名为 Yotta Data Services 的初创公司的后门徘徊。他们踱步、停顿、焦躁。临近午夜，晚了 10 个小时，一辆卡车停了下来，载着他们一直在等待的贵重货物：来自Nvidia 公司的半导体。

    该公司的产品之所以如此令人垂涎，是因为它们对于人工智能的发展至关重要，这项技术在世界各地的行业中引发了狂热。尽管OpenAI和谷歌等公司已在美国投入数十亿美元研发此类芯片，但 Yotta 却在印度对人工智能的前景下了最大的赌注。

    首席执行官兼联合创始人苏尼尔·古普塔(Sunil Gupta)在国内较知名的科技公司和企业集团中脱颖而出，部分原因在于他与英伟达名人首席执行官黄仁勋( Jensen Huang)建立的关系。Yotta 预计将出席周一在加利福尼亚州举行的 Nvidia 开发者大会，这是人工智能在美国以外市场潜力的早期例子。

    “我雄心勃勃，我饥渴难耐，”52 岁的古普塔说道，“我愿意为人工智能的未来下注。”

    Yotta 的战略是从印度的数据中心提供高性能计算能力，以便该国的企业、初创企业和研究人员能够开发自己的人工智能服务。Nvidia 的芯片是市场上最先进的，对于训练大型语言模型和构建 OpenAI 的 ChatGPT 和微软公司的编码助手 GitHub Copilot 等应用程序至关重要。

    古普塔认为，由于延迟问题，他比国外的云计算服务更具优势，他发誓要提供世界上最便宜的 Nvidia AI 芯片访问权限。他甚至考虑让预算紧张的印度初创公司给他股权而不是现金。

    需求站在他一边。根据 Spherical Insights & Consulting 的一份报告，全球人工智能市场预计将从 2022 年的 1685 亿美元增长到2032 年的 2 万亿美元以上。

    “这是一场淘金热，”桑福德·伯恩斯坦公司分析师史黛西·拉斯贡 (Stacy Rasgon)说。“人工智能仍处于早期阶段，公司无法购买足够的此类产品。”

    本月，印度的新时代开局并不顺利。该国海关官员对 Yotta 购买的 Nvidia 芯片的异常高价值感到困惑，导致需要额外的文书工作和官僚批准。回到孟买郊外的数据中心，古普塔在大厅的大理石地板上踱步了大半天，一边打电话一边释放他的芯片。

    送货卡车终于停了下来，工人们卸下了 Yotta 从 Nvidia 订购的 4,000 多个 H100 芯片中的第一批。

    这些功能强大的图形处理单元（GPU）每个售价为 30,000 至 40,000 美元，被称为 Hoppers，以向计算机科学先驱 Grace Hopper 致敬。

    毫不夸张地说，对于古普塔来说，分娩是一次宗教经历。一位牧师在盒子上装饰着朱红色的标记和一串串黄色的菊花，夜空中弥漫着古梵文的赞美诗。一架携带相机的无人机记录了古普塔象征性地在卡车附近的地板上砸碎了一个椰子。“这是一个梦想的时刻，”他在派对的爆炸声中说道。

    Yotta 购买的 Nvidia 芯片数量到 6 月份将达到约 20,000 块，但按照全球标准来看，这个数量并不大。

    微软公司等科技巨头购买了数万台 H100，Meta Platforms Inc.的马克·扎克伯格表示，他的目标是在年底前购买 35 万台 H100。尽管如此，英伟达的供应仍远低于需求，因此首席执行官黄仁勋必须在企业巨头和国家元首施压要求分配的情况下调整分配。

    印度正受到特别关注。9月，黄会见了印度总理纳伦德拉·莫迪，并表示他将优先考虑来自该国数据中心运营商的任何订单。“你有数据，你有人才，”黄当时说道。“这将成为世界上最大的人工智能市场之一。”

    第二天，古普塔接到 Nvidia 团队的电话，询问他是否可以在西部城市浦那与首席执行官会面。尽管已经是晚上，会议将在第二天早上举行，但古普塔很快就同意了。他跳上车，连夜开了三个半小时的车去参加会议。这证明了 Yotta 将会超越。

    古普塔在这个领域有着极大的诚意。他在数据中心业务上工作了数十年，并于 2019 年在房地产亿万富翁Niranjan Hiranandani的支持下共同创立了 Yotta 。作为云计算运营商，Yotta 为 Wells Fargo & Co. 等公司提供数据存储和计算能力，这些公司可以根据需要扩大或缩小规模，而无需购买和安装自己的硬件。

    该国最大的两家企业集团塔塔集团和信实工业有限公司也计划开发人工智能基础设施，但尚未订购英伟达最先进的芯片。

    英伟达发言人拒绝就 Yotta 订单的具体细节发表评论，并指出更多内容将于本周披露。Gupta 在 Nvidia GPU 技术大会上发表讲话，他被告知黄仁勋将在周一的主题演讲中讨论 Yotta。

    引起关注的原因之一是人工智能的全球失衡。如果这项技术有潜力改变几乎所有行业，正如黄仁勋和微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）所说，那么印度、印度尼西亚或土耳其等国家将面临无法进入的风险。在印度，这可能会阻碍科学研究、初创企业的发展，更广泛地说，也会阻碍莫迪创建技术超级大国的雄心。“GPU 差异”是描述这种困境的一个越来越流行的术语。

    “没有自己的人工智能基础设施和模型的国家将在人工智能竞赛中惨败，”非营利性人工智能和机器人研究园区 ARTPARK 的联合创始人 Umakant Soni表示。

    古普塔认为，显然需要开发印度本土的人工智能模型，并用当地语言和文化多样性进行训练。“印度需要主权人工智能，印度需要主权模型，”他说。

    地缘政治正在帮助他。美国和中国之间日益紧张的关系导致拜登政府对其地缘政治竞争对手的技术出口实施全面控制，其中包括 Yotta 正在购买的 H100 Nvidia 芯片。在美国一位重要议员敦促商务部调查总部位于阿布扎比的人工智能公司G42与中国的联系后，中东的云提供商也受到了审查。

    古普塔认为他可以为印度客户以及亚洲和中东的其他客户提供服务。Yotta 已在印度四个城市拥有六个数据中心，并在印度东北部开设了一个新数据中心。

    这位企业家以古希腊数字“八”为他的公司命名，代表“七十亿”。

    “印度正在追赶，”风险投资公司3one4 Capital的合伙人Nruthya Madappa表示。“但由于人才基础，我们看到追赶速度非常非常快。”

    孟买郊外的七层数据中心周围有电子围栏，配备了 850 个摄像头，并设有七层安全措施。庞大的柴油储罐可容纳足够的燃料，以便在停电时使设施运行 48 小时。

    Gupta 与 Nvidia 的合作伙伴关系要求制定如此严格的协议以及构建 AI 云业务的严格规范。为此，他封锁了该设施的整个六楼。Nvidia 团队将在未来几周内抵达并启动并运行网络，目标是在 5 月中旬开始运营。Gupta 将第一个 H100 云服务称为 Shakti，印地语中的“力量”一词。

    他说，他的网络上线当天的容量就已售罄，并且还有来自印度及其他地区的公司的等候名单。Gupta 已经在期待 Nvidia 芯片的下一次交付，计划于 6 月份交付超过 16,000 颗。不过，他至少会做一件事不同的事情：雇佣警卫，因为这批货物的价值可能高达数亿美元。

    “安全？！我从来没想过这点！” 古普塔说。“很多人都想要这些。”

  • Nvidia 发布新芯片Blackwell, 由2080亿个晶体管组成

    英伟达公司首席执行官黄仁勋展示了旨在扩大公司在人工智能计算领域的主导地位的新芯片，这一地位已经使其成为全球第三大最有价值的业务。

    该公司在加利福尼亚州圣何塞举行的 GTC 会议上表示，一种名为 Blackwell 的新处理器设计在处理支持人工智能的模型方面速度提高了数倍。这包括开发技术的过程（称为训练的阶段）以及技术的运行（称为推理）。

    Blackwell 芯片由 2080 亿个晶体管组成，将成为全球最大的数据中心运营商部署的新计算机和其他产品的基础——这些运营商包括亚马逊公司、微软公司、Alphabet 公司。英伟达表示，谷歌和甲骨文公司基于Blackwell的产品将于今年晚些时候上市。

    布莱克威尔——以第一位入选美国国家科学院的黑人学者大卫·布莱克威尔的名字命名——有一个艰难的举动。

    其前身Hopper通过打造人工智能加速器芯片领域，推动了英伟达的爆炸性销售。该系列的旗舰产品 H100 已成为科技界最珍贵的商品之一——每块芯片售价数万美元。

    这种增长也使得英伟达的估值飙升。它是第一家市值超过 2 万亿美元的芯片制造商，总体仅次于微软公司和苹果公司。

    新芯片的发布受到了广泛的期待，截至周一收盘，Nvidia 的股价今年已上涨 79%。这使得演示文稿的细节很难打动投资者，投资者导致该股在盘后交易中下跌约 1%。

    Nvidia 联合创始人黄仁勋表示，人工智能是经济根本性变革的驱动力，Blackwell 芯片是“推动这场新工业革命的引擎”。

    他在周一的会议上表示，英伟达“正在与世界上最具活力的公司合作，我们将实现人工智能对每个行业的承诺”，这是该公司自疫情大流行以来的首次现场活动。

    新设计有如此多的晶体管——赋予半导体存储和处理信息能力的微型开关——对于传统的生产技术来说太大了。该公司表示，它实际上是两个芯片通过连接相互结合，确保它们无缝地作为一个整体运行。

    Nvidia 的制造合作伙伴台积电将使用其 4NP 技术来生产该产品。

    Blackwell 还将提高与其他芯片的连接能力，并采用新的方式处理人工智能相关数据，从而加快流程。它是该公司下一版本“超级芯片”系列的一部分，这意味着它与 Nvidia 名为 Grace 的中央处理器结合在一起。用户可以选择将这些产品与新的网络芯片配对——一种使用专有的 InfiniBand 标准，另一种则依赖更常见的以太网协议。Nvidia 还使用新芯片更新其 HGX 服务器机器。

    这家总部位于加利福尼亚州圣克拉拉的公司以销售显卡起家，并在电脑游戏玩家中广受欢迎。Nvidia 的图形处理单元（GPU）最终在其他领域取得了成功，因为它们能够将计算划分为许多更简单的任务并并行处理它们。该技术现在正在逐渐转向基于不断增长的数据集的更复杂、多阶段的任务。

    该公司表示，Blackwell 将帮助推动超越相对简单的人工智能工作（例如识别语音或创建图像）的转变。这可能意味着只需与计算机对话即可生成三维视频，并依赖于具有多达 1 万亿个参数的模型。

    尽管英伟达取得了巨大的成功，但它的收入却高度依赖于少数云计算巨头：亚马逊、微软、谷歌和Meta Platforms Inc。这些公司正在向数据中心投入大量资金，旨在通过新的人工智能相关服务超越竞争对手。

    英伟达面临的挑战是将其技术扩展到更多客户。黄仁勋的目标是让企业和政府更容易使用自己的软件、硬件和服务来实施人工智能系统，从而实现这一目标。

    黄仁勋的演讲拉开了为期四天的 GTC 活动的序幕，该活动被称为人工智能开发者的“伍德斯托克”。以下是演示中的一些亮点：

    • Nvidia 的 Omniverse 软件和服务允许用户创建现实世界物品的数字孪生体，并将应用于Apple的 Vision Pro 耳机。Nvidia数据中心将向设备发送图像和视频，为用户提供更逼真的体验。
    • 西门子股份公司已将 Omniverse 集成到其 Xcelerator 工业设计软件中。造船商 HD Hyundai 将首先在虚拟世界中使用该技术建造完整的船舶，从而在建造过程中节省时间和金钱。
    • 中国电动汽车制造商比亚迪公司正在其整个运营过程中改用 Nvidia 芯片、软件和服务。这包括将 Nvidia 用于汽车的电子大脑、车辆设计和工厂的机器人。Omniverse 还将用于帮助购车者配置他们的车辆。
    • Groot 项目由一台基于 Blackwell 的新型计算机组成，可供人形机器人制造商使用。它将允许机器人理解自然语言并通过观察来模仿人类的动作。黄说，培养此类技能是“当今人工智能领域最令人兴奋的问题之一”。
    • 强生公司正在使用 Nvidia 技术来加速人工智能相关软件的开发，这些软件将在手术中使用高级分析。
  • 人工智能的泡沫更坚固

    人工智能的泡沫更坚固

    这是橡子和强大的橡树的故事。

    早在 2001 年，当科技行业在互联网泡沫破灭的余震中苦苦挣扎时，标准普尔 500 指数就有一个缺口需要填补。丑闻缠身的安然公司即将被踢出广泛的股票基准指数，问题是，谁应该取代它？

    标准普尔收购了一家鲜为人知的芯片制造商英伟达公司。

    尽管华尔街很少有人知道这家公司，但摩根士丹利的马克·埃德斯通看到了它的前景。“他们现在拥有令人难以置信的强大市场地位，”他当时表示。

    这家总部位于加利福尼亚州圣克拉拉的公司在人工智能所需图形芯片的生产方面处于世界领先地位，这项技术有望像电力和互联网一样颠覆世界。

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    • 今年到目前为止，仅这家芯片制造商就占了标准普尔 500 指数涨幅的三分之一。
    • 其最新的盈利报告重申了对人工智能繁荣的信心，使英伟达的市值增加了 2770 亿美元，这是所有公司中最大的单日涨幅。
    • 公司曾经。高盛集团的一位战术专家上个月末总结了许多人的观点，他称英伟达是地球上最重要的股票。
    • 财富联盟总裁兼董事总经理埃里克·迪顿 (Eric Diton)表示：“历史上很少有公司规模如此之大、增长如此之大。”
    •  “这就像 1800 年代的淘金热。他们正在出售铲子——每个人都必须拥有它们。只有英伟达才是人工智能之王。”
    • Nvidia 发展了，市场也发展了——或者说最近就是这样。3月1日，英伟达成为第三家市值突破2万亿美元的美国公司。
    • 从 1 万亿美元到达到这一目标只用了 180 天，而另外两家公司——苹果公司和微软公司——则分别花费了 500 多天的时间。
    • 尽管英伟达一直是人工智能集会的焦点，但它并不是唯一的明星。即将被纳入标准普尔 500 指数的服务器和软件提供商超微电脑公司 ( Super Micro Computer Inc.)今年股价上涨了 284%。
    • 七巨头，与英伟达一起，包括巨头亚马逊公司和微软，今年上涨了 9%。

    担心错过人工智能热潮？您可能需要检查您的投资组合：如果您的大部分投资是通过与标准普尔 500 指数挂钩的指数基金进行的，那么您已经拥有 Nvidia 和七巨头的其余公司。标准普尔 500 指数按市值加权，因此当某个成分股的价值上涨时，跟踪该指数的被动基金必须购买更多其股票。英伟达在标准普尔 500 指数中的占比为 5%，高于一年前的 1.8%。

    更坚固的泡沫

    人工智能驱动的繁荣让人想起过去 100 年来的其他熔毁事件，例如 1920 年代的欣快感、1960 年代的“Nifty 50”热潮或互联网泡沫。

    AlphaSimplex Group 投资组合经理兼首席研究策略师凯瑟琳·卡明斯基 ( Kathryn Kaminski)表示：“人工智能将彻底改变世界，风险很高，但其中很大一部分都必须顺利进行，因为没有人知道这种上涨的可持续性。”

    大型科技公司多年来一直主导着股市，首先带领股市走出金融危机，然后在大流行期间抓住了投资者对数字领域的兴趣。由英伟达发起的人工智能热潮，以及美联储将开始降息的乐观情绪进一步推动了这一热潮，只会放大这一趋势。七巨头不仅成为了大型科技公司的代表，而且成为了整个经济的代表。

    对于华尔街的一些人来说，最近对大型科技公司的痴迷让他们回想起网络泡沫的繁荣，当时的特点是在线经济企业的融化，而这些企业往往没有盈利的迹象。

    与那一幕不同的是，当前的技术热潮是由盈利坚如磐石的公司支撑的。

    尽管估值过高，但比 20 世纪 90 年代末期的估值要理智得多。

    • 法国兴业银行的数据显示，在互联网泡沫上涨的顶峰时期，科技股的交易价格是预期利润的 48 倍，是标准普尔 500 指数的两倍。
    • 如今，以科技股为主的纳斯达克 100 指数的市盈率仅比标准普尔 500 指数高 25% 左右。

    摩根士丹利研究分析师表示，人工智能推动的效率提升预计不仅有利于科技公司，还会有利于金融服务、医疗保健和媒体等其他主要行业，这些行业明年的利润可能占到标准普尔 500 指数的 30%。

    现任摩根士丹利全球半导体投资银行业务主席的埃德斯通在二月份接受采访时表示：“现在每个人都非常清楚，你可以将案例研究放在一起来解释为什么它会有所帮助。”

    “启用或利用其功能的公司表现非常好，这是完全合理的。”

  • 苹果的困境

    苹果的困境

    • 面临一个新的诉讼时代
    • 主要市场销量下滑
    • 成为自身质量品质的受害者
    • 创新失败
    • 公司前景缺乏规划 – 取消十年之久的汽车计划
    • 人工智能领域缺乏优势, 面临强劲对手

    诉讼

    周一，欧盟 开出了 20 亿美元的罚款，作为对 App Store 经济全面打击的一部分。为了保护自己的围墙花园，苹果公司奋起反抗，但它终将失败——唯一的问题是输得有多严重以及对其利润产生什么影响。

    正如我的彭博社观点同事帕米·奥尔森 周一所写的那样，苹果现在正处于一个新的审查时代，这将带来巨大的代价——预计美国随时都会出于类似的担忧对该公司提起诉讼。

    销量下滑

    周二带来了更多坏消息，这次是来自中国。

    Counterpoint Research 的最新数据显示，今年前六周，iPhone 在中国的销量下降了 24%，而整体智能手机市场下降了 7%。Counterpoint 指出，这种下降的部分原因是，由于 2022 年供应紧张导致需求被压抑，苹果在 2023 年 1 月的 iPhone 销量异常强劲。但苹果市场份额的下降——从一年前的 19% 下降到今年的 16%——显示出一种转变。

    继一年前位居榜首之后，现在它已成为中国第四大最受欢迎的智能手机制造商。

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    老一代很好

    这不仅仅是爱国主义的问题。虽然中国在很多方面都是一个科技趋势孤岛，但人们对 iPhone 跨境的兴趣可能会减弱。

    这是一种因其自身质量而成为受害者的产品。

    这周我在一家苹果专卖店购买自己的新设备，突然想起我上次购买 iPhone 已经是大约五年前的事了。苹果硬件的质量和持续的软件升级意味着这款设备的功能和我刚拿到它的时候一样强大——如果不是最近屏幕破裂，我就不会想到购买新设备。

    Counterpoint 也观察到了这一点：“消费者目前觉得持有老一代 iPhone 感觉很好，”它表示。

    结果，iPhone 已经成为人们更新的物品，就像他们购买新电视、冰箱或汽车一样——这是一种昂贵的商品，一旦现有型号出现老化迹象，就会被更换，而不是因为对新技术的渴望最近的一个。

    到目前为止，价格上涨已经抵消了这一影响，但苹果将需要创新其未来增长的方式。迄今为止取得的进展甚微。

    创新 = 无效

    最近成功的硬件，例如 Apple Watch 和 AirPods，只是 iPhone 的配件。Vision Pro 混合现实耳机仍然是一场赌博。

    从社交媒体上演示视频的急剧减少来看，该设备迄今为止唯一的“杀手级应用”似乎是，如果佩戴者在公共场合用它做了一些愚蠢的事情，它就能让他们走红。

    如果该公司希望 Vision Pro 能够满足投资者的“下一步是什么？”的需求。无效，似乎并非如此。

    长期以来，苹果一直相信，在任何特定时刻，它都在秘密实验室里锁着一些非凡的东西，并在其传奇设计团队的帮助下完善这些东西。

    这种看法正在迅速减弱，上周有消息称该公司 放弃了自己制造汽车的努力，该项目长期以来一直缺乏方向。

    苹果公司的人工智能方法也是如此。Siri 仍然令人尴尬：许多用户对语音助手协助能力的看法可以通过拉里·大卫 (Larry David)在《抑制你的热情》最新一季中的最近（非常有趣且非常脏话） 的场景来总结，在该场景中，Siri 多次误解了语音助手的含义。被问及它。

    苹果宣布将把资源从汽车转向人工智能之际，投资者的 抱怨声越来越大。与谷歌、亚马逊公司，尤其是微软公司不同——微软公司的市值目前比苹果公司领先 3500 亿美元以上，去年 1 月才超越苹果公司——苹果公司尚未就人工智能将如何改变其市场地位发表任何有意义的公告。除了说它对前景感到兴奋之外，其他业务。

    苹果的人工智能前景堪忧

    目前还不清楚苹果的人工智能战略会是什么样子。至少，它可以增强 iPhone 的功能，但消费者将只期望将其作为新手机的标准配置。

    与微软、亚马逊和 Alphabet Inc. 拥有的庞大数据中心不同，苹果没有面向企业的云业务，无法为其他公司（除了它自己）提供尖端人工智能功能的访问权限。

    一位投资者上周告诉《华尔街日报》，“每个人都在呼吁苹果讲述人工智能的故事”，而该公司似乎也渴望讲述一个故事。

    本周，苹果将其最新的 MacBook Air 宣传为“世界上最好的人工智能消费笔记本电脑”——苹果公司的意思是，它是一款可以运行其他公司人工智能软件的出色计算机。

    这很可能足以继续销售设备，但对苹果来说最糟糕的情况是，这种暂时的弱点会成为一代人的弱点，就像微软在智能手机上缺乏远见一样，这个错误导致它在超过一年的时间里处于不利地位。十年。

  • AI 进行的会计管理工作

    AI 进行的会计管理工作

    • 摩根大通人工智能辅助现金流模型可减少 90% 的体力劳动
    • 华尔街银行看到了客户的“巨大”兴趣
    • 银行高管表示稍后可能会对目前的免费服务收取费用

    摩根大通 公司利用其基于人工智能的现金流管理工具帮助其一些企业客户减少了近 90% 的体力工作，使这家美国最大的银行向这项服务收费又近了一步。

    摩根大通批发支付部门数据和分析主管托尼·威默（Tony Wimmer）在接受采访时表示：“我们将继续投资这个解决方案，因为我们看到我们开始真正破解这个工作流程。” 他说，自从大约一年前推出以来，他的公司现在有大约 2,500 名客户使用该产品。

    威默表示，该工具允许企业财务部门分析和预测现金流，目前免费使用该工具的客户对此表现出“巨大”兴趣。

    他的公司正在考虑将来向使用该解决方案的客户收费，该解决方案被称为“现金流智能”。

    全球最大的银行一直在加大对人工智能的使用，以提高生产率并降低成本。摩根大通首席执行官Jamie Dimon表示，这项技术最终可以让雇主将每周工作时间缩短至 3.5 天。

    摩根大通设定了2023 年人工智能产生 10 亿美元“商业价值”的目标，并在 5 月份的投资者日将这一目标提高到 15 亿美元。

    “现金流预测非常复杂，你需要大量判断，”威默说。“我坚信，由人类增强的机器组件在很长一段时间内不会消失。”

    虽然该软件帮助一些客户将支付流分类和可视化方面的手动工作减少了 90%，但管理流动性的决策仍然需要由人类做出。

    Wimmer 和他的 250-300 人团队（包括数据科学家和数据工程师）根据摩根大通每天帮助移动的 10 万亿美元支付信息，帮助为客户组织和开发解决方案。他说，其中，

    现金流预测是威默的重点关注领域之一，他在这方面花费了最多的时间。

  • 日本措施目标重回半导体领先地位

    日本措施目标重回半导体领先地位

    新成立的本土企业Rapidus Corp.正寻求在 2027 年从零开始大规模生产最先进的 2 纳米逻辑芯片。按照行业标准，对于一家在半导体生产方面远远落后于海外竞争对手的国家成立 18 个月的企业来说，这是一个难以置信的挑战。

    但随着美国和中国在获取最新芯片制造专业知识和设备方面发生争执，日本政府意识到有机会利用华盛顿对供应链安全的担忧，重新回到它曾经主导的游戏中。

    东京已经表明它是认真的。在不到三年的时间里，日本已拨出约 4 万亿日元（合 267 亿美元）用于重振其半导体拳头实力，首相岸田文雄的目标是在私营部门的支持下，对该行业的财政支持最终达到 10 万亿日元。其中的目标是到2030年国产芯片销售额增加两倍， 达到15万亿人民币以上。

    日本的新芯片战略有两条主线。

    首先，该国正在寻求通过提供高达一半设置成本的慷慨补贴来吸引该行业最大的外国公司来日本，从而重新确立自己作为传统芯片制造黄金地的地位。

    该战略的第二个也是更雄心勃勃的部分是北海道的 Rapidus 项目，旨在恢复日本作为硅芯片技术前沿参与者的地位。

    “我们为什么要为芯片做这么多？该战略的设计者之一、日本经济产业省经济安全政策首席部长西川一美表示：“老实说，这是因为中美之间存在对抗。” “如果台湾的芯片供应停止，世界各地都会受到数万亿美元的负面影响，经济将会崩溃。”

    东京已经可以在其战略的第一部分和大部分方面取得一些成功。全球最大的芯片制造商 台积电在日本南部的熊本拥有 一座价值 70 亿美元的工厂，即将投产，另外还有一家工厂正在建设中，第三家工厂即将建成。这家台湾巨头很快意识到，由东京部分资助的芯片项目可以比美国或其他国家更快地启动。

    通过利用世界领先制造商的专业知识，日本希望重建与芯片相关的生态系统，为其地区经济提供就业和恢复增长。

    同时，这些举措将有助于加强日本作为美国主导的全球供应链中关键盟友的信誉，该供应链致力于保持重要半导体生产线的运转，涵盖智能手机等各种产品和汽车到最新的导弹系统。

    东京战略第二部分的命运看起来远没有那么确定。Rapidus 项目既令人兴奋又令人怀疑。它的成功取决于实现巨大的技术飞跃，而几乎不知道最终产品的成本或可靠性如何，或者是否会有买家。即使是行业领导者也在努力实现这一目标。

    从好的方面来说，日本这一次可以依靠美国作为其盟友，而不是其技术敌人——就像 1986 年华盛顿向东京施压以限制其芯片出口的情况一样。

    作为 Rapidus 项目的一部分， IBM 公司正在纽约奥尔巴尼培训大约 100 名经验丰富的日本工程师，以帮助他们加快掌握美国前沿芯片专业知识。

    “我们是伙伴、盟友、合作者，确保我们的国家安全、我们的经济安全保持一致，因为威胁来自其他地方。而另一个地方就是中国，”美国驻日本大使拉姆·伊曼纽尔说。“我们同舟共济，朝着同一个方向划桨。”

    日本的这一战略标志着与之前支持其芯片产业的尝试背道而驰，此前日本在很大程度上认为自己不需要外部帮助，但最终以失败告终。

    与台积电一样， 美光科技公司、 ASML Holding NV和 三星电子公司也在日本投资生产或研究设施，因为各公司正在寻求最佳交易，以在不确定的世界中支撑未来的产量。

    日本援助的速度与美国的政策僵局形成鲜明对比。

    • 2022 年《芯片与科学法案》拨出 390 亿美元的直接补贴来促进美国制造业的发展，但第一个 15 亿美元的重大 奖项直到本周才公布。劳动力和成本挑战也推迟了台积电位于亚利桑那州的新工厂的投产时间。
    • 在德国，预算动荡引发了对台积电和 英特尔公司补贴的担忧。
    • 比利时微电子研究中心 Imec首席执行官Luc Van den hove表示：“日本这次采取了大胆的做法，并迅速做出了决策。”说。“如果我回顾 20 年前或 15 年前，我认为有更多的封闭政策，尤其是来自政府的政策。”

    日本优势

    台积电工厂有充分的理由取得成功。第一工厂的产品12nm至28nm逻辑芯片的技术已经成熟。熊本位于日本南部的九州岛，这里有一个由约 1,000 家相关科技公司组成的生态系统。而且还有客户——包括日本汽车制造商。

    台积电本月早些时候正式宣布第二家代工厂将在附近生产 6nm 至 7nm 芯片。日本执政党芯片联盟秘书长、议员Yoshihiro Seki表示，到 2037 年，代工厂的税收收入可能会偿还最初的政府支出。

    日本之所以成为一个有吸引力的地点还有其他原因。它拥有一支纪律严明的员工队伍和可靠的服务。日元暴跌至数十年来的最低水平也使得日本作为生产基地的成本大幅降低。

    日本也是芯片制造中使用的一些化学品和设备的主要全球供应商。包括东京电子有限公司在内的一些日本供应商利用了经济安全担忧的另一面，利用 中国需求激增的机会，因为北京方面希望在更多限制出现之前增强其现有技术。

    半导体精度

    虽然日本作为芯片制造基地具有吸引力的一些原因在日本北部也同样适用，但情况却截然不同。Rapidus 是在一个长期被遗忘的制造业地区起步的，当地只有大约 20 家与芯片制造相关的企业。

    日本国家技术研究院的专业知识长期以来一直停滞在 45 nm 领域，因此对于 Rapidus 来说，使用未经验证的 IBM 技术在大约五年内实现 2nm 芯片的大量产出看起来非常困难艰巨的任务。即使 Rapidus 能够在 2027 年实现其目标，台积电和三星也可能已经以大批量进入该市场，这将给他们带来成本优势。

    藤井茂 (Shigeru Fujii)在日本 富士通公司 (Fujitsu Ltd.)担任芯片制造负责人，该公司在过去几十年中输给了更便宜的台湾和韩国竞争对手。他还没有看到 Rapidus 能够打入竞争激烈的全球市场的证据。

    “问题是：会有顾客吗？” 藤井说道。

  • [AI人工智能] 时尚穿搭, 发现趋势

    [AI人工智能] 时尚穿搭, 发现趋势

    有一群人本可以先告诉你 2023 年将是芭比粉红之年。

    那些随着《继承之战》的结束而每个人都渴望的“安静奢华”时尚？

    他们看到它从一英里外传来。这些人是趋势预测者，他们的工作是在我们其他人知道我们想要什么之前提炼出公众的情绪并确定需求。

    他们保守秘密，并收取高额费用与客户分享对未来的见解。零售商和品牌对趋势的把握越准确，他们赚的钱就越多——在美国，零售业已经是一个年产值 5400 亿美元的行业。

    这是一项棘手的工作，人工智能和社交媒体等技术正在改变NellyRodi和WGSN等预测巨头的业务方式。

    成立于 1985 年的 NellyRodi 和成立于 1998 年的 WGSN 等公司是当今时尚界最著名的预测机构之一。WGSN 表示，它为全球 6,500 多个客户提供服务，但它对其广泛的客户群体却守口如瓶。它公开点名的公司包括谷歌、 LG 电子和彪马。

    WGSN 时尚副总裁弗朗西斯卡·穆斯顿 (Francesca Muston) 表示：“人们对时尚行业扭转趋势的速度有多快议论纷纷。” 她说，现实情况是，该公司的大多数客户仍然至少提前一年准备他们的系列。

    公式

    预测趋势既是一门艺术，也是一门科学，而且数据点总是在不断变化。

    当然，还有时装秀和行业贸易展上的展示品。但主要的流行文化时刻——电影或专辑发行、引人注目的红毯造型、音乐会或巡演——也会对公众产生巨大影响。

    2015 年，当顶级奢侈品设计师Alessandro Michele被任命为 Gucci创意总监，蕾哈娜 (Rihanna) 身着宽大的黄色 郭培礼服出现在 Met Gala 时，极简主义开始兴起。

    蕾哈娜 (Rihanna) 在 2015 年大都会艺术博物馆服装学院晚会上穿着的郭培礼服促进了时尚界的极繁主义。

    分析师还梳理了社交媒体。零售情报公司 Edited 的客户是 Abercrombie & Fitch Co.和 Boohoo Group Plc，如果某个事物上的帖子数量少于 3 个，该公司就会将其标记为趋势。

    数字也很重要。预测者跟踪信用卡信息——来自网上购物、商店访问和购买的频率——并严重依赖消费者调查。经济前景、政治气氛甚至天气（任何可能影响消费者情绪或供应链的因素）都会被考虑在内。

    曾在J.Crew Group和 JCPenney工作过的帕森斯设计学院助理教授 Suzanne Piazza表示，观察商店里的购物者并具体询问他们的购买习惯也非常有价值。“你会看到他们的穿着，你会与他们交谈，与他们交谈，看到他们喜欢什么，看到他们不喜欢什么，”她说。

    但随着数据的运算和社交媒体的滚动，预测的秘密之一是，商店货架上只有大约 20% 到 30% 的商品实际上是流行的。其余的都是季节性的基本款。大多数零售商和品牌不可能每隔几个月就耗尽全部库存来追逐时尚，除非您的整个商业模式都是基于按需生产的廉价时尚服装，例如 Shein或其他快时尚零售商。对于大多数品牌来说，引人注目的橱窗展示“可能不是他们赚钱的依靠，但它能吸引注意力，”皮亚扎说。

    社交媒体和流行文化对预测影响的最新例子是 2023 年的芭比娃娃电影。早在 2021 年，普通人可能不会注意到粉色和“Barbiecore”的流行。

    趋势预测者会有不同的说法。Valentino 的 2022 年秋季成衣系列是对粉色的颂歌，Pantone于 2022 年 12 月将 Viva Magenta命名为 2023 年年度颜色。专家预测电影《芭比娃娃》将成为时尚、家居和美容领域的一股力量，因为芭比娃娃和品牌是全球文化的试金石。Edited 高级零售分析师凯拉·马西 (Kayla Marci) 表示，由于时尚往往反映政治，因此“重拾少女时代”和“快乐着装”的理念在罗伊诉韦德案刚刚被推翻的政治氛围中尤其容易兴起。

    倾听的零售商和品牌都获得了奖励。社交媒体上 #barbiecore 的帖子激增，TikTok 的浏览量已达到 11 亿次。该标签在 Instagram 上的使用次数超过 60 万次。到 2023 年，仅影响者行业就价值 210 亿美元——如果公司正确预测这些时刻，这将是一个利润丰厚的机会。

    有时公司确实会错过这份备忘录。 Jane Hali & Associates的高级研究分析师杰西卡·拉米雷斯 (Jessica Ramírez) 表示，随着疫情逐渐平息，牛仔布卷土重来，Gap（在 1990 年代和 2000 年代初以牛仔裤闻名）“没有参与复兴” 。她指出，商店持续的促销和降价进一步证明了趋势缺失也会影响利润。

    未来

    技术的作用正在日益改变预测。皮亚扎说，电子商务的盛行意味着当今的消费者对品牌的忠诚度降低，也不愿意在自己想要的东西上妥协，这为预测需求提供了依据。

    为此，越来越多的公司开始转向人工智能。麦肯锡 公司时尚商业调查发现，73% 的时尚高管表示，生成式人工智能将成为他们明年业务的优先事项。人工智能与人类同行非常相似，通过抓取社交媒体、评估跑道造型、分析搜索数据和生成图像来预测趋势。“挑战在于解释分析、得出结论，然后能够执行，”麦肯锡时尚和奢侈品行业高级合伙人兼全球专家 Achim Berg 表示。

    WSGN 在预测中使用生成式人工智能来想象可能尚不存在的趋势。“以前，我们必须依靠我们在市场上看到的创新示例，或者可能是原型，”穆斯顿说。“现在我们能够开始真正创建新的图像，这也可以帮助我们为客户想象未来。”

    包括 Edited 在内的其他公司长期以来一直使用人工智能来抓取零售商的网站。他们能够衡量商品销售或补货的速度，人工智能利用这些情报来帮助公司预测要购买更多商品。

    Edited 表示，它帮助总部位于南非的 Woolworths Holdings Ltd.发现动物印花围巾在大约一周内就销售一空；这一洞察促使零售商进一步整合该模式，从而带来 25,000 英镑（31,740 美元）的额外销售额。

    当谈到与计算机的预测艺术时，仅靠数据仍然不能成为最终的决定。WGSN 的 Muston 表示，随着世界逐渐摆脱 Covid-19 大流行的影响，所有数字都表明对运动裤和连帽衫的需求不断增加。

    “如果我们盲目地跟踪数据，我们就会建议人们为某种运动裤反乌托邦的未来生产越来越多的运动裤，”她说。

    相反，他们的分析师看到疫苗接种和旅行预订量有所增加，并决定“超越数据线”，押注对外出服装的压抑需求——更多的婚礼和度假礼服和高跟鞋，这些肯定会卷土重来。 。她说，这个电话“非常划算”。

  • [AI人工智能] 通过AI加快药物开发

    [AI人工智能] 通过AI加快药物开发

    一月中旬， 基因泰克公司开始招募 200 名患者来测试其一种实验药物是否能够治愈溃疡性结肠炎，这是一种痛苦且无法治愈的炎症性肠病。在此之前，这种化合物仅在治疗肺部和皮肤疾病的实验中使用。

    决定是否将药物用于治疗与最初预期不同的疾病通常需要数年艰苦的实验室工作，但这家加州生物技术公司仅用了九个月就做到了。区别在于：人工智能，

    基因泰克在旧金山郊外的办事处。

    该公司表示，人工智能帮助其研究人员扫描了数百万种可能性，以确认该药物可用于对抗影响结肠细胞的疾病。

    该项目只是制药行业采用人工智能来推动药物开发的一个例子。基因泰克的瑞士母公司 罗氏控股公司制定了一些最雄心勃勃的计划，包括构建自己的生成式人工智能工具，称为 RocheGPT。雷格夫说，我们的目标不仅是加快行动速度，还要回答以前无法回答的问题。

    她将人工智能的提升描述为就像是一名“服用类固醇”的科学家。

    但对生物技术的真正考验将是，在人工智能的帮助下开发的药物是否比普通人开发的药物更有可能为患者取得成功。虽然这还远未确定，但 资金正在源源不断地涌入。波士顿咨询集团去年发现，在过去十年中，投资者已向“人工智能优先”生物技术公司注入了约 180 亿美元，这些公司 围绕人工智能工具建立了研发工作流程。一月份在旧金山举行的行业规模最大的摩根大通医疗保健会议上，几乎每位首席执行官在演讲中都提到了人工智能。

    十多年来，Nvidia 一直试图说服制药行业接受其芯片，该芯片的售价为每片 5 万美元。现在，该公司相信自己已经站稳了脚跟。它至少与 20 家最大的制药公司和 2,500 多家初创公司开展了一些业务。它还与 包括罗氏在内的一些大型制药巨头签署了更深入的研究协议。

    Nvidia 首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang)表示，迄今为止所做的工作仅仅触及了人工智能在药物开发方面的表面作用。

    在摩根大通会议期间的一个小组会议上，黄告诉全场满座的观众，在未来十年内，药物几乎可以完全通过他公司提供的计算平台进行模拟设计。“我们决心与您合作，推动这一领域的发展，”他说。

    这将标志着药物开发领域发生了翻天覆地的变化。据 BCG 称，将药物推向市场通常需要 12 至 15 年的时间。该咨询公司表示，人工智能驱动的研发可以帮助削减 25% 至 50% 的候选药物进行人体测试的时间和成本，但仍需要研究来证明人工智能辅助药物是否有更高的可能性临床成功。

    芯片行业并不总是能达到如此乐观的预测。例如，多家公司预测，到 2020 年左右，机器智能将使自动驾驶汽车负责最复杂、最危险的人类活动之一：驾驶，Nvidia 就是其中之一。

    尽管汽车行业大幅增加了每辆车所搭载的技术数量，但 机器人出租车及其同类产品仍远未成为日常生活的一部分。

    剑桥大学物理学家阿尔法·李 (Alpha Lee) 表示，科学家已经证明，算法可以大大加快寻找能够击中细胞上特定目标的化合物所需的时间，可以说是找到一把开锁的钥匙。

    休了学术假直至 2027 年，共同创立了机器学习生物技术公司 PostEra 。李说，目前尚未证明的是，人工智能是否能比人类更有效地找到合适的锁来打开。他说，这就是为什么人工智能无法在生物学中充分证明自己，直到基因泰克正在进行的人类研究结果出来。

    “有时，当你打开门时，你会发现门后面实际上什么也没有，” 李说。他表示，人工智能在药物开发中“并不是万能的灵丹妙药”。“现在也许是时候退后一步，非常具体地了解我们现在可以[用人工智能]解决的关键痛点是什么，以及未来的路线图是什么。”

  • 超越英伟达 NVIDIA 的电子企业

    超越英伟达 NVIDIA 的电子企业

    • 梁朝阳于 1993 年与妻子 Sara Liu 创立了 Super Micro
    • 自2023年初以来公司股价上涨超过430%

    看完灾难片《后天》后，梁朝阳决定，他的服务器公司超微电脑公司应该专注于高效电源系统和组件。

    20 年前的这个决定帮助他成为了今天的亿万富翁。

    自去年初以来，超微股价已上涨超过 430%，超过了包括芯片制造商英伟达 ( Nvidia Corp)在内的其他热门科技股。根据彭博亿万富翁指数，梁的 12% 股份和额外期权价值 33 亿美元。

    仅在周五，超微公司公布了最近一个季度的初步业绩，这位首席执行官的财富就飙升了超过 8.5 亿美元。该公司公布的临时收入超过 36 亿美元，超出了分析师 28 亿美元的平均预期，股价上涨了三分之一以上。

    Super Micro 受益于对其服务器运行人工智能应用程序的强劲需求。这家总部位于加利福尼亚州圣何塞的公司的发言人没有回应置评请求。

    66岁的梁先生是台湾人，来到美国在德克萨斯大学阿灵顿分校学习电气工程。在几家计算机公司工作后，他于 1993 年与担任财务主管的妻子 Sara Liu 创立了 Super Micro。她仍然担任该公司的高级副总裁兼董事。

    超微与他们的两个家族都保持着密切的联系。根据该公司的委托书，刘氏的三名家庭成员在那里工作，该公司与梁氏兄弟史蒂夫领导的台湾公司Ablecom Technology Inc.有大量业务往来。

    2018 年，查尔斯必须偿还两笔由超微股票担保的保证金贷款，之后他向史蒂夫的妻子借了近 1300 万美元。审计调查导致该公司推迟公布业绩并暂时从纳斯达克退市，导致该公司当年股价暴跌。

  • 新农业技术

    自动化除草

    我们认为人工智能（特别是计算机视觉和机器学习）对于帮助农民应对这些挑战至关重要。计算机视觉帮助农民超越人类的能力，机器学习帮助他们在大规模范围内做出更准确的决策。

    最好的例子就是我们的 See & Spray 技术。为了保持植物健康，农民必须消灭杂草，因为杂草窃取了植物生长成健康作物所需的重要营养。在人工智能出现之前，农民必须喷洒整个田地以除掉杂草。但如今，See & Spray 可以检测田间所有杂草的位置，并仅在需要的地方喷洒除草剂。机器继续利用收集的图像进行自我学习，以便在新的场景中变得更加准确，例如新的田间条件、不同的植物生长阶段和植物病害。 

    农场自动化

    随着人工智能的不断发展，我们将创造出更智能、更高效、更自动化的机器。他们将帮助农民照顾田地里每一平方英尺的每一株植物。这将使农场的每项工作都更加高效和有利可图。

    人工智能还将帮助我们实现到 2030 年为玉米和大豆农民创建完全自主生产周期的目标。这意味着可以通过自主技术种植、喷洒和收获农作物。为了实现这一目标，我们将继续部署人工智能以及机器人、传感器、数据和连接，以满足客户最紧迫的需求。

    传感器技术

    同样，通过在种植过程中使用传感技术，农民可以将发酵剂的使用量减少 60%。仅看玉米生产，化肥就占温室气体排放总量的很大一部分。通过将技术与农业机械相结合，我们看到对我们的环境产生了直接、可衡量的影响。