10月9日，据TC，几乎就在 Nvidia 首席执行官黄仁勋🤯对OpenAI 与竞争对手 AMD 达成的数十亿美元交易感到😉惊讶的同时——此前不久，他的公司同意向这家人工智能模型制造商😡投资高达 1000 亿美元——萨姆·奥特曼表示，更多此类交易🙄正在筹备中。 黄仁勋周三出现在CNBC的Squawk 🙌Box节目中。当被问及是否在AMD宣布之前就知晓此事时，他回😡答说：“并不完全了解。” 正如 TechCrunch 🎉此前报道，OpenAI 与 AMD 的交易非同寻常。AMD 😍同意在未来几年内向 OpenAI 授予大量 AMD 股票——🚀最高可达 10%，具体取决于股价上涨等因素。作为交换，Ope🙌nAI 将使用并协助开发 AMD 的下一代 AI GPU 芯😎片。这使得 OpenAI 成为 AMD 的股东。 Nv🙌idia 的交易则相反。Nvidia 投资了这家 AI 模型🤗制作初创公司，使其成为 OpenAI 的股东。 尽管 😀OpenAI 多年来一直通过 Microsoft Azure🙌、Oracle OCI 和 CoreWeave 等云提供商使😆用 Nvidia 的设备，但“这是我们第一次直接向他们销售，🔥”黄仁勋解释说。他还补充说，他的公司仍将继续向云制造商供应设😜备。 黄仁勋表示，这些直接销售的产品涵盖了 GPU 以😁外的 AI 设备，例如系统和网络等，旨在帮助 OpenAI 😁为成为“自主托管的超大规模计算平台”的那一天做好准备。换句话💯说，就是当 OpenAI 使用自己的数据中心时。 但黄😘仁勋承认，OpenAI“目前还没有足够的资金”来支付所有这些💯设备的费用。他估计，每千兆瓦的人工智能数据中心将花费 Ope😡nAI“500 亿到 600 亿美元”，涵盖从土地、电力到服🤩务器和设备的所有成本。 到目前为止，OpenAI 已通🚀过与合作伙伴甲骨文和软银达成的 5000 亿美元“星际之门”🔥协议，在 2025 年向美国交付了价值 10 千兆瓦的数据中😢心设施。（此外，OpenAI 还与甲骨文签署了一项价值 30😆00 亿美元的云计算协议。） OpenAI 与英伟达的🙌合作至少涉及 10 千兆瓦的 AI 数据中心。与 AMD 的🤗合作则涉及 6 千兆瓦。此外，其“星际之门英国”合作伙伴关系❤️涉及扩建英国的数据中心，并在欧洲拥有其他承诺。据估计，Ope🤗nAI 今年已签署了价值 1 万亿美元的此类协议。 据😘彭博社报道，与AMD的交易类似，英伟达的交易也因所谓的“循环🙌”而受到批评。批评人士表示，英伟达实际上是在承销OpenAI🙌的收购，并通过努力获得这家人工智能初创公司的股票。 当🤩黄仁勋在 CNBC 上剖析 OpenAI 的基础设施需求时，😘OpenAI 首席执行官 Sam Altman 接受了 An🚀dreessen Horowitz 的The a16z Po😆dcast 的采访。 在播客节目中，a16z 联合创始😎人 Ben Horowitz 告诉 Altman，他“对交易🤩结构的改进印象深刻”，指的是最近的这些交易。a16z 是 O🤩penAI 的投资者，所以如果他不印象深刻，那才令人震惊。O😍penAI 已经找到了一种方法，可以用别人的钱获得价值数十亿❤️美元的设备。而且屡试不爽。 当被问及这些最近的交易时，🌟奥特曼说：“在接下来的几个月里，你应该会对我们有更多的期待。😡” 奥特曼认为 OpenAI 的未来模型和即将推出的其🙄他产品功能更加强大，从而会推动更多的需求，因此“我们决定现在⭐是时候进行非常积极的基础设施投资了”，他解释道。 问题🤗在于，OpenAI 目前的收入远未达到 1 万亿美元，尽管从⭐各方面来看，它都在快速增长，据报道，到 2025 年上半年将🥳达到 45 亿美元。 然而，奥特曼显然相信，最终所有这🚀些投资都会获得回报。“我从未像现在这样对我们面前的研究路线图🤗以及使用这些[未来]模型所带来的经济价值充满信心。” 🥳但他表示，OpenAI 无法独自实现所有这些经济繁荣。 😴 “要进行如此规模的押注，我们需要整个行业，或者说很大一部分🤯行业的支持。这涉及从电子到模型分销的各个层面，以及其间的所有😁环节，涉及面非常广。所以我们将与很多人合作，”奥特曼说道，预😎计未来几个月将达成更多交易。 所以，科技行业，请耐心等🔥待。OpenAI 仍在继续运作。（鞭牛士、AI普瑞斯编译）返😜回搜狐，查看更多

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天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

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邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多