微软计划在本财年投入 800 亿美元建设数据中心,凸显了人工智能领域所需的巨额资本投入。
微软总裁 Brad Smith 在周五 (1 月 3 日) 的博客文章中写道,到 2025 年 6 月为止的这段预期支出中,超过一半将投向美国。Smith 指出,近期 AI 的进展要归功于"大规模基础设施投资,这是 AI 创新和应用的重要基础"。
像微软和 Amazon 这样的云基础设施提供商一直在竞相通过建设新的数据中心来扩大计算能力。在截至 2024 年 6 月的上一财年中,微软在资本支出上投入超过 500 亿美元,其中绝大部分用于服务器机房建设,这主要是由人工智能服务需求推动的。
Smith 同时告诫即将上任的特朗普政府不要对 AI 实施"过度监管"。他写道:"美国最重要的公共政策优先事项应该是确保美国私营部门能够继续在有利环境下前进。"
他还表示,这个国家需要"一个务实的出口管制政策,在可信数据中心中为 AI 组件提供强有力的安全保护,同时让美国公司能够快速扩张,为众多美国盟友和友好国家提供可靠的供应。"
数据中心的大部分支出都流向了包括 Nvidia 在内的高性能芯片公司以及 Dell Technologies 等基础设施供应商。
这些支持 AI 的大型服务器机房需要大量电力,这促使微软达成协议,重启宾夕法尼亚州三哩岛核电站的一个反应堆,该地点曾在 1979 年发生过著名的部分堆芯熔毁事故。Amazon 和 Google 也都签署了核能协议。
好文章,需要你的鼓励
周一AWS美东数据中心DNS故障导致数百万用户和上千家企业断网,Reddit、Snapchat、银行和游戏平台均受影响。专家认为这凸显了冗余备份的重要性,CIO需要根据业务关键性进行风险评估,优先保护核心系统。单一供应商策略仍可行,但需通过多区域部署分散风险,建立故障转移计划。金融、医疗等高风险行业需更高冗余级别。
上海AI实验室等机构联合提出FrameThinker框架,革命性地改变了AI处理长视频的方式。该系统采用"侦探式"多轮推理,先快速扫描全视频获得概览,再有针对性地深入分析关键片段。通过两阶段训练和认知一致性验证,FrameThinker在多个视频理解基准测试中准确率平均提升10.4%,计算效率提高20倍以上,为AI视频理解领域带来突破性进展。
英国政府发布新的反勒索软件指导文件,旨在解决供应链安全薄弱环节。该指南与新加坡当局联合制定,帮助组织识别供应链问题并采取实际措施检查供应商安全性。英国国家网络安全中心过去一年处理了204起"国家重大"网络安全事件。指南强调选择安全可靠的供应商、加强合同网络安全条款、进行独立审计等措施,以提升供应链韧性和防范网络攻击。
复旦大学团队创建MedQ-Bench基准,首次系统评估AI模型医学影像质量评估能力。研究覆盖五大成像模式,设计感知-推理双层评估体系,意外发现医学专用AI表现不如通用AI。结果显示最佳AI模型准确率仅68.97%,远低于人类专家82.50%,揭示了AI在医学影像质控应用中的现实挑战和改进方向。