谷歌正在加速向市场推出其最强大的 AI 芯片 ——代号为 Ironwood 的第七代 Tensor Processing Unit (TPU) ，旨在通过自研芯片扩大其在 AI 基础设施 领域的影响力。这款芯片已于 4 月面向部分客户测试部署，预计将在未来数周内正式商用。这一举措直接对准了 英伟达（NVIDIA） 在 AI 芯片 市场的主导地位，预示着 AI 算力 领域的竞争进入白热化阶段。

根据这份报告，GB300 NVL72服务器包含18个计算托盘，每颗GPU芯片功耗1400W，每个计算托盘的功耗至少6600W，为此需要6200W的散热能力，单个液冷成本约2260美元，18个总计40680美元。

Check Point 首席产品官 Nataly Kremer 表示：“企业在加速构建人工智能驱动的创新时，不容有任何安全盲区。通过与英伟达合作，我们正从设计层面保障人工智能的安全，在不减缓用户创新步伐的前提下，全面保护模型、数据和基础设施。” ...

例如，可以认为Michael Burry“判断错误”是一件“大概率、小赔率”的事件，如果发生了，那么资本市场自然就是“接着奏乐、接着舞”；同时可以认为Michael ...

如果是企业自建数据中心，不依赖国家支持，目前仍然是可以自由选择国外或国内AI产品的，但必然会有越来越多的企业选择国产自主方案，进而极大推动国产替代的深入成熟。

德意志电信的合作伙伴关系德意志电信正与Nvidia合作，打造一个以工业AI为核心的庞大云平台，计划于2026年初上线。该系统将运行在慕尼黑新升级的数据中心，配备多达10,000块Nvidia Blackwell ...

智通财经APP获悉，提供计算处理器中使用最广泛底层架构技术之一的芯片设计领域领军者——Arm Holdings Plc(ARM.US) ...

在如此近的距离上，它们可以通过自由空间光通信（FSO ISL，Free-Space Optical Inter-Satellite Links），实现高速互联。Google 在论文中透露，他们的演示已经 成功实现了 1.6 Tbps 的双向传输速率 ...

IT之家 11 月 5 日消息，微软当地时间 11 月 4 日宣布，其 Azure ND GB300 v6 虚拟机在运行 Meta 的 Llama2 70B 模型时，推理速度达到了每秒 110 万个 token。 IT之家注意到，微软首席执行官萨提亚 ...

随着人工智能进入全面落地的新阶段，低时延、高性价比与高安全性成为推动产业升级的重要方向。算力底座与软件生态的深度融合，也正成为AI应用落地的关键环节。云天励飞与金蝶的合作，正是基于这一共同愿景，希望通过各自领域的积累与技术互补，共同促进智能技术与企业 ...

Scion Asset Management 的 Michael Burry 在 Nvidia 和 Palantir 上做空，发出对 AI 股票估值的警示——让人想起互联网泡沫时期的过度繁荣，挑战市场宠儿叙事并凸显 AI 交易的潜在脆弱性。