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11月25日传来重磅消息:新加坡国家人工智能计划(AISG)居然果断放弃了Meta的模型,转头全面拥抱阿里巴巴的通义千问Qwen开源架构,专门用来打造东南亚语言大模型!这可是中国开源AI第一次被新加坡国家级项目选中,算不算咱们国产技术的高光时刻? 你可能会好奇,新加坡放着国际大厂的模型不用,为啥偏偏选中千问?核心原因就两个:一是“用着顺手”,二是“性价比超高”。之前Meta的Llama系列模型,处理印尼语、泰语、马来语这些东南亚本地语言时总掉链子,严重拖慢本地化应用开发。而千问早就解决了这个痛点,它能支持九十二种官方语言及方言,连爪哇语、僧伽罗语这种小众语种都能精准拿捏,覆盖全球百分之九十五以上的人口。更关键的是,千问采用轻量级架构,响应快还省钱,每百万token价格低至两块钱人民币,是国外大模型均价的几十分之一,性能却毫不逊色——在权威测试中,它比GPT-4.1-mini、Gemini 2.5 Flash表现更优,甚至能和顶级模型掰手腕。换作是你,又好用又省钱的选择,能不心动吗? 其实新加坡的选择,只是千问全球扩张的一个缩影。现在的千问,早已不是“宅家的技术宅”,而是走向世界的“香饽饽”!截至2025年八月,千问系列全球下载量已经超过三亿次,衍生模型突破十万个,直接超越Meta的Llama系列,成为全球最大的开源模型家族。从布局上看,千问已经在全球二十九个地域的九十个可用区落地,阿里云还专门在马来西亚、菲律宾新增了数据中心,让小语种服务延迟降到毫秒级。2025年第三季度,千问在海外的调用量一度占到百分之十一,连爱彼迎的CEO都公开表示,生产中更倾向于用千问这种“更快更经济”的模型。 那这事儿对阿里来说,到底意味着啥?简单说就是“口碑、业务、生态三丰收”!首先是品牌影响力飙升,作为首个被新加坡国家级计划选中的中国开源模型,千问直接打响了中国AI的国际名片,也让阿里云在全球AI基础设施市场更有底气——IDC报告显示,阿里云已经以百分之二十三的份额领跑中国AI基础设施市场。其次是商业价值爆发,千问不仅C端表现亮眼,公测一周下载量就突破一千万,创下国内C端AI应用增长纪录;还带动了整个产业链,比如浪潮信息七成的AI服务器都供应给阿里,数据港拿到了阿里一百六十亿元的长期订单,液冷供应商英维克的订单都排到2027年了。 #阿里qwen #新加坡aisg
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你们还记得之前被GPT系列霸屏的日子吗?现在不一样了,谷歌刚发布的Gemini 3 Pro直接上演“王者归来”,把GPT 5.1按在了榜单下面,这背后藏着的财经逻辑,关系到整个AI行业的钱袋子! 先给大家扒扒这份硬核成绩单:在LMArena大模型竞技场,Gemini 3 Pro拿下一千五百零一分的高分登顶,是首个突破一千五百分的模型。更夸张的是数学和多模态能力,美国数学邀请赛配合代码执行准确率直接100%,屏幕理解测试得分七十二点七个百分点,而GPT 5.1才三点五个百分点,近乎二十倍的差距!连马斯克和奥特曼都忍不住在推特上夸它强,这可不是随便说说的。 而且不止谷歌,咱们国内巨头也不甘示弱。2025年三季度Hugging Face全球开源模型榜单里,阿里通义一下子有七款模型冲进前十,旗下Qwen2.5-VL在十三项权威视觉评测中夺冠,全面超越GPT-4o与Claude3.5。 为啥巨头能突然逆袭?核心就是“场景在手,天下我有”!AI再厉害,不能落地赚钱就是空谈。先看谷歌的实战答卷:2025年三季度谷歌净利润同比增长近三十三个百分点,AI正是最大功臣。Gemini模型全面植入搜索、YouTube、云服务等核心业务,让搜索广告的AI Max功能帮广告商转化率提升十四个百分点。更m现在Gemini应用月活用户超六点五亿,这种自带的海量场景,创业公司根本比不了。 可另一边,明星AI创业公司却还在“烧钱换流量”。就说很火的编程工具Cursor,虽然年化营收早就超过五亿美元,但其实是负毛利率,靠烧钱维持运营。连行业顶流OpenAI,至今也没摆脱亏损的命运,说白了就是模型能力再强,找不到稳定赚钱的落地场景,终究是空中楼阁。 听到这可能有朋友要问:创业公司难道就没机会了?当然不是,但思路得变了!以前比拼模型参数、刷榜单就能融资的时代过去了,现在拼的是“AI+场景”的硬实力。阿里通义已经深入金融、电力、教育等多个领域,和国家电网、招商银行等展开深度合作;谷歌则通过AI重构广告、搜索、云服务的核心逻辑,让技术直接变成真金白银。这些案例都说明,AI的价值最终要靠行业落地来兑现。 #gemini3 #ai创业公司 #ai应用场景 #ai应用概念股 #阿里巴巴股票
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“超节点”浪潮!一图梳理产业链图谱 有大模型 “光刻机”之称的超节点迎来重磅进展!消息面上,据人民网报道,近日以“智跃无界,开源致远”为主题的操作系统大会2025在北京中关村成功召开。 大会由开放原子开源欧拉(OpenAtom openEuler,简称“开源欧拉”或“openEuler”)社区,协同数十家产业伙伴共同举办。 会上,开源欧拉正式发布全球首个面向超节点的操作系统版本(openEuler 24.03 LTS SP3)。 华为公司董事、ICT BG CEO杨超斌在主题演讲中表示,AI技术正以前所未有的速度改变各行各业,传统服务器集群无法有效满足算力不断增长的诉求。华为已经开放灵衢互联协议2.0,支持产业界伙伴打造基于灵衢的超节点,还将向开源欧拉社区贡献支持超节点的操作系统插件代码,提供“内存统一编址”“异构算力低时延通信”和“全局资源池化”等关键能力。 公开资料显示,超节点超节点是通过Scale-up架构(多卡互联)实现高性能计算的设备,逻辑上等同于一台机器学习系统,能显著提升大模型训练效率 。 与传统Scale-out架构(多机并行)相比,超节点的卡间互联带宽更高,更适合大模型训练需求 。目前,超大规模的超节点是大模型训练最理想的工具。 从产业层面观察,当前超节点迎来产品浪潮。东北证券研报指出,全球大厂均已先后布局超节点产品,英伟达已展出其72卡、144卡、576卡的超节点路径,华为也亮相384卡、8192卡、15488卡的超节点方案。超节点将成为算力的主流形态,意味着在未来,算力需求方的采购,将以超节点为单位,而不是GPU卡。 从价值量来看,超节点与光刻机在同一量级。华为Atlas 950 SuperPod每套投资约1.2亿美元,Atlas 960 SuperPod高达3.1亿美元,其单机柜的高密度GPU部署和系统级互联,使其成为数千卡GPU级训练任务的必备基础设施。与之类比,ASML EUV NXE:3600D单台价格在1.2~1.7亿美元,高端High-NA EUV EXE:5000/5200B甚至可达3.4~3.8亿美元,显示出超节点在成本与战略价值上的可比性。#超节点 #AI应用 #agent #GPU
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