您的位置：首页 → 单机游戏 → 角色扮演 → 怪物猎人世界新装备介绍怪物猎人世界新装备新系统一览

我爱我家

581亿，北大校友又干出一个AI独角兽_我的网站

花环夫人

A | IT之家 7 月 22 日消息，据《芯势产业深谈》上周消息，复旦博士赵新就中国芯片问题与中芯国际联合创始人谢志峰博士展开对话，谢志峰指出，目的最重要，手段不重要。 AI算力“卖水人”的造富神话仍在继续。近日，AI云平台Together AI宣布完成8亿美元C轮融资，投后估值飙升至83亿美元（合约581亿元）。本轮融资由沙特阿美旗下Aramco Ventures领投，英伟达（NVIDIA）、Vista Equity Partners、General Catalyst等明星机构跟投。在国产 EUV 没有之前，我们还是有过渡办法的。谢志峰表示，在逻辑芯片（CPU GPU 等）领域，中国目前还处于 7nm 5nm 水平，但是中芯国际的技术命名并不是 7nm 5nm，而是从 14nm 开始，之后叫 N+1、N+2、N+3。谢志峰认为，从赶超的角度来说，我们只要达到等效的一个性能，你叫它 5nm、2nm、1.8nm 根本不重要。关键就是系统性能可以达到这个水平，那么怎么去做呢，你可以用三维堆叠的方法，华为韬定律就是讲全面地在芯片级别、封装级别、系统级别减少延迟。谢志峰还称，目的最重要，手段不重要，最后做成芯片客户满意，目的达到就 OK 了。

B | 他觉得中国还是非常有希望的，中国工程师足够聪明，能够在我们现有的资源下达到同样的目的。 IT之家注意到，在谈到中芯国际的多重曝光技术 DUV 时，谢志峰表示，多重曝光技术并不是今天才发明的，很多年前就有了。

C | 但是随着新技术的光刻机出来，DUV 的多重曝光就显得没有必要。一旦设备停掉了，比如 EUV 买不到了，这时候就可以继续沿用 DUV 的多重曝光技术。当前，在大模型竞争激烈之下，这家成立仅4年的AI云平台服务商，为何能吸引巨头们争相入局？答案，或许藏在“开源模型”与“华人技术天团”的两个关键词里。一年估值上涨1.5倍，开源AI成吸金利器 Together AI成立于2022年，几乎与ChatGPT同期诞生。谢志峰认为，DUV 的多重曝光技术能够生产出同样性能的芯片，7nm 甚至 5nm，但还是有很多缺点，比如制造流程变长、成本增加很多倍，不太适合大规模生产，作为一种小批量生产是可以的。谢志峰还指出，芯片行业存在一个误区，认为制程工艺越先进芯片就越好。他直言别迷信先进制程，三星 5nm 工艺的骁龙 888 以及 4nm 工艺的骁龙 8 gen 1 虽然工艺先进，但是实际体验并不好。成立时，公司就明确定位——做一家 “AI原生云”公司，核心业务是向企业出租基于英伟达GPU集群的算力，让开发者能以极低成本运行开源大模型。发展初期，以OpenAI为首的闭源模型，曾一度占据主导地位，但很快市场发现，企业端落地的AI业务面临一个残酷的事实：闭源前沿模型Token费用高昂，无情地吞噬了AI应用们的利润空间。而随着DeepSeek等高性能开源模型的强势崛起，行业现状正在发生改变。在从“闭源”向“开源”转型的过程中，Together AI直击这一痛点，通过整合DeepSeek、MiniMax、Kimi等主流开源模型，为企业级客户提供Serverless推理、专属基础设施及批量推理等多元化服务，成为这波开源模型生态爆发中，最大的受益者。依托完善的开源模型生态布局，Together AI打造出极具性价比的开源模型“平替”方案。数据显示，在同等甚至更优性能表现下，企业接入Together AI算力服务后，推理成本可降低6倍至60倍。

D | 以其AI客服平台Decagon为例，当工作负载全部迁移至Together AI后，推理成本直接缩减6了倍。强大的成本优势，直接转化为真实的业绩订单：最新一季年度预订额显示，Together AI的订单量较上个季度，强势突破11.5亿美元，即从最开始的2024年初3000万美元，暴涨到现在的11.5亿美元，涨幅达38倍。两年暴增38倍的年度预订额，彻底引爆了Together AI在开源AI领域的商业潜力。一是，随着AI Agent的爆发，企业AI已不再需要简单的问答机器人，而是能够处理复杂工作流的数字员工，这从中催生了海量的Token调用量。

E | 二是，Together AI自身也通过底层技术的创新，打破算力成本的物理瓶颈。其通过自主研发的自研ATLAS推理引擎，以及推测解码（Speculative Decoding）等前沿技术，将部分推理工作负载速度最高提升400%。这种全链路的技术优化，使得Together AI能够以远低于传统云厂商的成本，交付出企业级所需的推理服务，构筑起技术壁垒。也正因如此，Together AI估值持续攀升。2025年2月，在由General Catalyst领投的B轮融资中，Together AI的估值仅33亿美元。

F | 然而，16个月之后，其投后估值就达到83亿美元，这相当于一年内上涨了1.5倍。北大校友与斯坦福教授坐镇，一支“华人技术天团”浮现 Together AI的快速崛起，除了踩准开源AI的产业风口，背后还有一支“华人核心技术团队”浮现。翻看Together AI的官网，不难发现，其创始人团队堪称“学霸天团”，且华人占比较高。首先作为这支技术天团的核心代表之一，联合创始人兼CTO的张策（Ce Zhang）来自于北京大学。

G | 履历显示，他拥有扎实的顶尖学术背景，2008年张策本科毕业于北大数学系，随后在威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位，且担任过苏黎世联邦理工学院计算机科学系的助理教授。在研究中，他始终围绕如何让机器学习更便宜、更可信、更容易被更多人使用的这一主线，认为AI不应当只是巨头们的专属工具，而是通过系统层、调度层、分布式架构的创新，把训练和推理的算力成本打下来，让个人、初创公司、传统行业都能低成本地使用开源大模型。基于这一核心理念，张策主导了Together AI在底层算力调度与推理引擎上的创新，带领团队研发自研的ATLAS推理引擎，并深度集成了NVIDIA Dynamo等先进的分布式推理技术。这一系列的创新，让Together AI实现了上下文感知的智能路由与KV缓存管理，有效避免了大规模算力部署中的冗余计算问题，进而在商业上成功斩获年度预订额突破11.5亿美元的亮眼成绩。其次，张策之外，公司联合创始人珀西·梁也是一名深耕AI领域的顶尖华人学者。

H | 身为斯坦福大学计算机科学系的教授，珀西·梁是斯坦福基础模型研究中心（CRFM）的主任。

I | 在自然语言处理与机器学习领域，他专注于开源基础模型的研发、模型评测体系的搭建等。在团队合作上，如果说，张策在底层架构方面，为Together AI搭建了一条高效、低成本的算力“高速公路”，那么珀西·梁则凭借深厚的学术积累与行业认知，成为公司技术落地的“导航仪”。他通过严谨的评测基准，帮助Together AI在纷繁复杂的开源模型生态中，持续筛选出最优方案，确保底层技术的可靠性与前沿性。在张策与珀西·梁的领衔下，他们与公司首席科学家特里·陶（Tri Dao），共同撑起了公司的底层竞争力，合力将Together AI的“算力成本”实现指数级下降，并从多个维度夯实Together AI的底层算法与系统能力，让公司在算法迭代、模型选型、系统架构、算力调度等方面持续领跑。英伟达的“阳谋”：扶持生态卖更多GPU 再来看英伟达的出手，实际上，背后也暗含巨头布局AI算力生态的渴求。作为跟投方，英伟达不是第一次入局Together AI。

J | 早在2023年11月，A轮融资时，英伟达就参与了其早期融资。

K | 彼时，英伟达也作为跟投方，投资该公司，而本轮融资中，领投方为Kleiner Perkins（凯鹏华盈）和沙特阿美旗下的 Prosperity7。英伟达之所以持续布局这家公司，目的也很明确。截至目前，被英伟达看中的Together AI，已不是一家简单的AI云服务商了，而是英伟达庞大算力帝国中不可或缺的“生态节点”。简单来说，就是通过投资，英伟达直接锁定了巨额的硬件订单。披露显示，Together AI的商业模式是建立在英伟达的H100、H200乃至最新的Blackwell GPU之上。而Together AI年预订额突破11.5亿美元之后，势必也将对海量的GPU集群有更刚性的需求。英伟达的注资，刚好为自家芯片的持续消耗“铺路”。除此之外，英伟达也正试图通过这类“新云”（Neocloud）服务商，打破传统云计算巨头的垄断，构建起更为广泛的算力分销网络。这对于英伟达来说，相当于通过扶持Together AI等服务商，将中长尾的AI开发者和企业需求打包，进而转化为更稳定、更可预期的采购曲线。当然，更深层次的原因在于，英伟达正在从“卖硬件”的角色向“分收入”转型，做AI基础设施的合伙人。

L | 7月1日，英伟达已正式推出AI Compute Partnership（AI 算力合作计划），并明确其“产业链共建伙伴”的定位。

M | 这意味着，英伟达将不止卖硬件，还将提供信用支持和收益共享机制，让Together AI等这类企业无需承担巨额的前期资本支出，就能快速扩张算力规模。在这一模式和新定位下，英伟达已和Together AI之外的AI云服务商，如Sharon AI、Firmus等建立合作，他们将共建基于NVIDIA DSX AI Factory架构的“AI工厂”。最新一季财报显示，英伟达交出了一份令人瞩目的成绩单：单季营收高达816.15亿美元，同比大增85%；归母净利润更是同比飙升211%，达到583.21亿美元。这一数据不仅刷新了英伟达季度营收的纪录，还助力英伟达站上5万亿美元市值，充分印证全球市场对AI算力基础设施的旺盛需求。

N | 而仔细翻阅这份绩单，不难发现，客户的多元化是此次英伟达业绩大增的一股力量之一。财报显示，在数据中心业务中，英伟达的业绩增速需求，不仅来自超大规模云厂商（Hyperscaler），还广泛来源于AI云、工业、企业及主权AI客户，客户结构的分散化，降低了英伟达对单一大客户的依赖，让其构建起更具韧性的增长盘。同时，随着全球大模型迭代的加速，以及AI应用的快速落地，又进一步带动了全球AI工厂、数据中心的扩容，让下游云厂商、AI原生企业及政企的算力采购需求旺盛，增强了英伟达业绩向上的预期。在英伟达的这场“阳谋”之下，Together AI也放话称，计划在未来五年内将公有云容量，也就是“算力”规模扩大50倍。这意味着，当算力成本不再是行业瓶颈时，属于开源大模型的时代或将真正到来，对于AI开发者而言，届时将是真正意义上的“Together AI”。而这家由华人技术力量主导的AI独角兽，也将乘着全球AI基础设施建设的东风，继续向前奔跑。

Current article:http://vpyiro.zhouangnaoguangsundianzhenmou.cfd/list_oy4fvw/j30.html

Published on:07:17:32

文章评论

查看所有0条评论>>