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，OpenAI 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。 Nvidia 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 OpenAI“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 3000 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，OpenAI 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 Andreessen Horowitz 的The a16z Podcast 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 OpenAI 的投资者，所以如果他不印象深刻，那才令人震惊。OpenAI 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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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多