2030年中型企业IT基础设施该如何布局?
面向AI时代,中型企业需淘汰老旧服务器与存储设备,采用Dell PowerEdge、PowerStore等方案,兼顾性能、安全与能效,为AI负载做好准备。
面向AI时代,中型企业需淘汰老旧服务器与存储设备,采用Dell PowerEdge、PowerStore等方案,兼顾性能、安全与能效,为AI负载做好准备。
Intel与V-Nova研究显示,直播视频中仅约1.4%解码像素用于AI推理。swXtch.ai推出abbe平台,结合VC-6编码实现按需选取分辨率与区域,处理时间最高降低96%,并在IBC展会招募试点合作伙伴。
英伟达发布开源软件PAIR,可将家庭网络中闲置的Mac和PC设备利用起来,通过Ollama或LM Studio运行小模型,加速AI代理的子代理并行任务处理。
随着AI编程代理产生的拉取请求激增,测试团队难以承受,Harness推出重建的Code Repository和AI Code Review产品,帮助识别真正需要人工审查的代码变更。
英伟达将采用Palantir的Foundry软件分析全球供应商网络以识别供应链风险,同时Palantir将把英伟达的Nemotron开源AI模型整合进自身AI软件栈,双方借此互相增强产品能力。
d-Matrix 将采用 NVLink Fusion 将其新一代 Raptor XPU 连接到 NVIDIA 的 AI 基础设施平台,加入持续增长的 NVIDIA 机架级扩展架构合作伙伴生态系统,以加快产品上市时间。
大模型能力持续进阶、词元调用量快速攀升、智能体加速走进工作与生活场景——一场围绕AI算力基础设施的结构性变革正在发生。
博通发布VMware Private AI Cloud及VMware AI Factory,通过自动化硬件部署、生命周期管理简化企业AI基础设施复杂度,并与MetalSoft合作缩短裸机部署时间。
Dell Pro Max搭载NVIDIA GB10、GB300芯片,主打本地部署agentic AI,相比云端API可降低最高87%的token成本,助力企业构建云边协同的混合AI架构。
NVIDIA通过NIM 2.0.12全栈优化,在4xB200硬件上为Nemotron 3 Ultra智能体工作负载实现最高2.5倍并发用户吞吐量提升,优化涵盖内核、并行、前缀缓存与推测解码等技术。
康宁与威瑞森、Qualcomm与AWS等AI基础设施大单推动英特尔、AMD等股价上涨,Northland上调英特尔评级,AMD预测AI芯片市场规模达3万亿美元。
文章指出,AI基础设施建设不应只关注GPU与算力,数据在分布式环境中的高效、安全流动同样关键,网络延迟正成为影响AI应用体验的重要业务指标,推理正加速向边缘迁移。
英伟达与Palantir合作,基于Foundry平台和cuOpt优化引擎,训练开源Nemotron 3.5 Lightning模型学习专家决策经验,将供应链物料分配准确率提升至86.7%,显著优于更大参数的通用模型。
Compute Exchange新增GPU库存管理功能,整合逾100家供应商的现货与预留算力信息,助力企业比较价格、规格与合同条款,简化AI算力采购流程。
高通与AWS宣布合作开发定制AI推理芯片及光学DSP互联技术,双方通过股权认股权证结构(最高2500万股)绑定商业里程碑,共同布局1.6T光连接方案。
Nvidia发布免费测试版工具PAIR,可连接Windows、macOS、Linux设备组成AI推理集群,支持DGX Spark及RTX GPU设备协同处理任务。
苹果发布iPhone 18及首款折叠机iPhone Duo同时,上调iPhone 16、17e、17及Air等在售机型售价,涨幅约100美元,部分海外市场涨幅更高,存储芯片短缺被认为是主因。
NVIDIA发布CUDA Toolkit 13.4,新增Windows on Arm支持、Rubin架构预览、MPS V3及CCCL 3.4等多项GPU开发与性能优化功能。