PolarFire® FPGA以低功耗的多传感器桥接提供给NVIDIA边缘人工智能平台
为了帮助开发人员构建人工智能（AI）驱动的传感器处理系统，Microchip Technology（纳斯达克股票代码：MCHP）推出了其与NVIDIA Holoscan传感器处理平台配套使用的PolarFire® FPGA以太网传感器桥接器。{ width=60% }

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PolarFire FPGA支持多协议，这是Microchip平台发布的第一个解决方案，兼容于MIPI® CSI-2®-based传感器和MIPI D-PHY℠物理层。未来的解决方案将支持一系列具有不同接口的传感器，包括SLVS-EC™ 2.0、12G SDI、CoaXPress® 2.0和JESD204B。该平台允许设计人员充分利用NVIDIA Holoscan生态系统的强大功能，同时利用PolarFire FPGA的高效能技术、低延迟通信和多协议传感器支持。
NVIDIA Holoscan有助于简化边缘实时洞察的人工智能和高性能计算（HPC）应用的开发和部署。它将必要的硬件和软件系统集成到一个平台中，用于低延迟传感器流和网络连接。该平台包括了用于数据处理的优化库、用于启动AI推理管道开发的示例AI模型、用于促进快速原型设计的模板应用以及用于运行流媒体、成像和其他应用的核心微服务。
PolarFire FPGA以太网传感器桥接器可以将实时传感器数据桥接到NVIDIA Holoscan、NVIDIA IGX和NVIDIA Jetson平台，实现新的边缘到云的应用，实现AI/ML推理，并促进AI在医疗、工业和汽车市场的应用。
Microchip FPGA业务部副总裁Bruce Weyer表示：“以太网传感器桥接器基于Microchip高效能、安全可靠的PolarFire FPGA平台。通过将我们灵活的FPGA结构与NVIDIA先进的AI平台和多协议支持相结合，我们正在赋予开发人员创造性，革新性的实时解决方案的能力，这将彻底改变各种强大的AI驱动边缘应用的传感器接口。”
通过利用Microchip PolarFire FPGA技术的低功耗设计，NVIDIA Holoscan传感器桥接器可以高效地管理来自各种传感器的高带宽数据，实现在NVIDIA AI平台上的实时、高性能边缘人工智能处理。这种高效能设计也适用于占地面积小、能源或成本敏感的应用。
PolarFire FPGA通过提供嵌入式安全性和安全功能来解决传感器应用中的安全问题，以帮助抵御潜在的网络威胁并提供物理、设备、设计和数据完整性。此外，它设计了单事件故障（SEU）免疫功能，使其在受到辐射影响的环境中（如太空或高海拔应用以及医疗环境）非常可靠。SEU 免疫功能还有助于降低数据损坏和系统故障的风险。

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一个故障的锂离子电池很可能导致了悉尼南部的一个激烈车库火灾，这是火警调查人员发现的最新一起涉及锂离子电池的事件。

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11月初，在内城布里斯班的纽农农场的一座公寓发生的火灾也被当局认为是由电动滑板车电池引发的。三月份，新南威尔士州一天内发生了四起电池引发的火灾。新南威尔士州消防和救援局称锂离子电池是该州“增长最快的火灾风险”。该机构去年应对了272起与电池相关的火灾-每周超过五起。维多利亚和昆士兰州的消防部门表示，他们几乎每天都要应对锂离子电池火灾。

为什么锂电池不断爆炸-以及可以采取什么措施来防止火灾？锂离子电池被发现在哪里？墨尔本大学化学与生物医学工程学院院长阿曼达·艾利斯教授表示，有许多不同类型的锂离子电池。“总体而言，如果操作正确，它们实际上是非常安全的。”

锂离子电池无处不在-为手机、电脑、电动滑板车、电动自行车和电动汽车等一切提供动力。它们被广泛使用，因为它们能够快速充电，快速释放能量（功率密度）并具有长寿命。

澳大利亚最大的锂离子电池位于吉朗，被称为维多利亚大型电池，是一个300兆瓦的储能电池，可以为100多万户家庭供电半小时。

为什么锂离子电池会起火？正如其名称所示，锂离子电池中含有悬浮在电解质溶液中的锂离子。这些离子在电池充电和放电时在两个电极之间来回流动。

如果锂离子电池充电速度过快，就可能发生热失控-温度无法控制地增加。“电解质会加热，因为电池中有太多的能量，”艾利斯说。“它在受压系统中，突然间-砰…它会破裂。”液态电解质是易燃的，当暴露于空气时会爆炸成火焰。

过热和物理损坏是电池失效的主要原因。

锂离子电池火灾可以在几秒钟内达到很高的温度，并释放高毒性气体。由于它们的化学成分，燃烧的电池可能会产生难以扑灭的自持火焰。

电池质量是否重要？依赖物理损坏、制造缺陷和过充电，电池火灾可能会发生，根据斯威本科技大学未来城市移动性教授侯赛因·迪亚称。

艾利斯表示，另一个造成因素是“人们认为所有的电池都是适合他们所拥有的设备的真电池，最便宜的那个就行了-这就是危险所在”。

迪亚说，在电动车中，电池占车辆成本的大约40%。“有很多复杂的设计和热管理系统涉及其中-但在电动自行车和电动滑板车中情况并非如此。”

统计数据显示，虽然电动车火灾会发生，但很少见。“与汽油或柴油车相比，它们更少发生[起火]的概率，”迪亚说。“然而，对于电动滑板车和电动自行车，发生率较高，在大多数情况下数据显示，人们要么过度充电，要么使用未经批准的充电设备。”

如何预防电池火灾？人们可以采取实际措施降低锂离子电池火灾的机会。

首先，遵循制造商的建议，并使用批准的充电器。

避免过度充电设备的电池。“即使在电动车中，汽车制造商也不建议完全充电电池-充至80%即可，”迪亚说。

迪亚补充说，充电时不要无人看管-例如当人们在睡觉或不在家时。消防部门建议将电池放在硬表面上充电，例如瓷砖或混凝土地板，而不是软表面，如床铺或地毯。

“电池是安全的，但它们必须在为其设计的条件下运行，”艾利斯说。

电池不能随意丢弃在常规垃圾桶中，因为它们可能在废物和回收场引发火灾，并应通过专门的电池处理计划进行回收利用。

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只有27%的受访者知道哪些API返回攻击者寻求的敏感数据
Akamai Technologies, Inc.（纳斯达克：AKAM）是一家为在线生活提供动力和保护的云公司，今天宣布了新的研究结果，显示虽然API攻击正在上升，但对为攻击者敞开大门的API风险的可见性正在下降。{ width=60% }

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现在已经是第三年，API安全影响研究（原名API安全脱节）探讨了基于对美国、英国和德国1,207名安全领导者和从业者的调查的API保护状况。
研究发现，84%的受访者在过去12个月经历了API安全事件。这标志着入侵次数连续第三年上升，并创下历史新高（2023年为78%）。这一数字也与Akamai最近的研究结果一致，表明API攻击正在增加。
尽管API入侵增加，拥有完整API清单并知道哪些API交换敏感数据的参与者的比例从2023年已经很低的40%降至2024年的仅27%。根据2024年5月Gartner®的API保护市场指南：“当前数据表明，平均API泄露至少会导致比平均安全事故多10倍的数据泄露。”这表明API安全将在可预见的未来成为一个主要问题。
API安全影响研究调查了以下行业的安全领导者：金融服务、零售/电子商务、医疗保健、政府/公共部门、制造业、能源/公用事业、汽车和保险。能源/公用事业报告的API安全事件数量最多（91%），然而该行业将API安全列为13个选项中的最低优先事项。相比之下，零售/电子商务报告的API事件数量最少（68%），并将API安全列为最重要优先事项（21.3%）——高于其他任何被调查的行业。
调查的其他发现包括：
在美国，消除API事件的平均成本为591,404美元。在金融服务等行业，平均成本上升到832,801美元。在所有地区的所有角色中，普遍一致认为API安全事件的最大影响是落在安全人员身上。参与者将API安全对其团队造成的压力和/或压力水平排名略高于从解决成本和违规罚款中产生的压力水平。首席信息安全官在未来12个月的最重要安全优先事项是解决由生成式AI驱动的威胁（25.5%）和保护API（24.8%）。在2023年，18%的美国和英国受访者表示他们实时测试API。在2024年相同的队列中，这一比例下降到13%。调查接受者提到的许多导致API事件的原因恰恰是实时测试可以帮助解决的问题。
阿克迈高级副总裁及应用安全总经理Rupesh Chokshi表示：“我们的研究显示，API安全尚未成为综合安全战略的关键要素。”采取应对措施时，组织大多将API威胁视为新兴问题，而攻击数据——以及金融影响和对安全团队的压力——表明这些问题在不断增加。我们相信API安全影响研究将帮助公司更好地评估API保护并在需要时加以改进。
该研究不仅提供了对调查结果的见解，还提供了安全团队可以用来增强其API安全策略的建议。这包括进行完整的API清单、定期测试以确保API编写正确，并实施运行时检测以区分“正常”和“异常”的API活动。
API安全影响调查由Opinion Matters于2023年6月12日至2024年7月7日之间进行。

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解决现代数据中心的效率和可持续性问题，可信赖的一流IT设备
UNICOM Engineering，作为领先的应用平台和生命周期支持服务提供商，推出了XE9680-IR，这是一款6U HGX 8路GPU平台，扩展了其基于戴尔PowerEdge 16G服务器的先进投资组合，并凸显了公司对运营效率和可持续性的承诺。{ width=60% }

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该平台提供卓越的性能、密度和可伸缩性，同时利用单相浸入式冷却以满足苛刻的能效要求。支持两个最多64个内核的第五代英特尔至强可扩展处理器，以及通过四个NVLink交换芯片连接的八个NVIDIA H100或H200 700W SXM5 GPU，这些都是为规模的AI工作负载进行加速优化的。XE9680-IR非常适合最苛刻的AI工作负载，包括生成式AI（GenAI）、大型语言模型（LLM）、机器学习（ML）和深度学习（DL），满足了诊断成像、预测分析、高频交易和地震制图等领域的计算需求。

MarketsandMarkets™预测全球数据中心液冷市场将快速增长，到2030年将达到213亿美元，复合年增长率为27.6%[1]。这一预测突显了UNICOM Engineering对于液冷技术将成为数据中心的领先选择的信心，以解决不断增长的环境和密度挑战，并更好地利用资源。UNICOM Engineering的总经理Rusty Cone表示：“该平台提升了效率、可靠性和可持续性，在行业中具有重要意义。”Cone继续说道：“随着计算需求不断增长，卓越的液冷技术至关重要，UNICOM Engineering凭借基于可信赖的一流硬件打造的液冷产品组合，正引领行业发展。”

作为XE9680-IR平台的重要特性，浸入式冷却显著提高了电力和水资源利用效率。它还大幅减少了噪音，并最大化了密度，使其成为高密度数据中心的理想解决方案。面对日益增长的人工智能计算需求，UNICOM Engineering的浸入准备解决方案使数据中心能够在同样的占地面积内做更多的事情，提升了效率和可持续性。

XE9680-IR专为浸入式环境设计、全面验证和支持。这些平台经过严格的测试和验证，解决了浸入式冷却环境的热管理、信号完整性和材料兼容性要求。这种全面性的方法确保了最佳性能和可靠性，同时为客户提供部署成功所需的支持和专业知识。公司的整体方法使UNICOM Engineering能够提供标准的一年基础保修服务，并提供最长延长到五年的延长保修，以覆盖这些关键投资，并帮助组织充分实现浸入式冷却解决方案的效率、可持续性和性能优势。欲了解支持的液体的全面名单，请联系UNICOM Engineering。有关详细技术资源、行业见解和专家播客，请访问我们的液冷页面。
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PolarFire® FPGA以低功耗多传感器桥接到NVIDIA边缘人工智能平台
为了帮助开发人员构建人工智能（AI）驱动的传感器处理系统，Microchip Technology（纳斯达克股票代码：MCHP）发布了其与NVIDIA Holoscan传感器处理平台配合使用的PolarFire® FPGA Ethernet传感器桥接器。{ width=60% }

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PolarFire FPGA可以支持多种协议，作为Microchip平台发布的第一个解决方案兼容基于MIPI® CSI-2®的传感器和MIPI D-PHY℠物理层。未来的解决方案将支持各种接口类型的传感器，包括SLVS-EC™ 2.0、12G SDI、CoaXPress® 2.0和JESD204B。该平台允许设计师利用NVIDIA Holoscan生态系统的强大能力，同时利用PolarFire FPGA的高效能技术进行低延迟通信和多协议传感器支持。
NVIDIA Holoscan有助于简化边缘实时智能和高性能计算（HPC）应用的开发和部署，以获取实时洞见。它将低延迟传感器流和网络连接所需的硬件和软件系统集成到一个平台上。该平台包括针对数据处理进行了优化的库、用于启动AI推理管道开发的示例AI模型、用于促进快速原型设计的模板应用程序以及用于运行数据流、成像和其他应用的核心微服务。
通过将实时传感器数据桥接到NVIDIA Holoscan、NVIDIA IGX和NVIDIA Jetson平台以便用于边缘人工智能和机器人技术，PolarFire FPGA Ethernet传感器桥接器推动了新的边缘到云端应用，实现了AI/ML推断，并促进了医疗、工业和汽车领域中对AI的采用。
“Ethernet传感器桥基于Microchip高效能、安全可靠的PolarFire FPGA平台”，Microchip FPGA业务部门副总裁Bruce Weyer表示。“通过将我们的灵活FPGA结构与NVIDIA先进AI平台和多协议支持相结合，我们赋予开发人员创造革新实时解决方案的能力，这将在广泛强大的AI驱动边缘应用中革新传感器接口。”
通过利用Microchip PolarFire FPGA技术的低功耗设计，NVIDIA Holoscan传感器桥有效地管理来自各种传感器的高带宽数据，并在NVIDIA AI平台上实现实时、高性能的边缘人工智能处理。这种高效能设计也适用于空间占地小、对能源或成本敏感的应用。
PolarFire FPGA通过提供嵌入式安全和安全特性来解决传感器应用中的安全问题，以帮助抵抗潜在的网络威胁，并提供物理、设备、设计和数据完整性。此外，它们还具有单事件干扰（SEU）免疫性，使其在受辐射环境（如空间或高海拔应用以及医疗环境）中具有高可靠性。SEU免疫性还有助于减少数据损坏和系统故障的风险。

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复杂的基于SAP的业务流程继续阻碍着全面、组织级的自动化。{ width=60% }

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数据完整性全球领导者Precisely今天发布了与美洲SAP用户组（ASUG）合作进行的调查的最新发现。在ASUG Tech Connect活动期间宣布，Unlocking Automation in SAP: 2025 Trends and Challenges报告提供了有关在SAP环境中采用、成熟度和挑战自动化的重要见解。调查结果显示，现在有58%的组织在SAP迁移和数字化转型项目中使用自动化，这一数字较2023年的43%有所增加。此外，研究突出显示，报告低自动化成熟度的组织数量减少了69%，从2023年的13%降至仅4%。尽管取得了这一进展，许多企业仍然面临着实现全面自动化成熟度的障碍。大多数组织（56%）报告称其具有”中等”水平的自动化，表明其采用了自动化和手动流程相结合的方式。此外，一半的受访者（50%）表示他们实施自动化是选择性的，而不是全面采用。这表明他们采取的是逐案审慎的做法，而不是在整个组织范围内采用。导致这些自动化趋势的一个关键原因是SAP中心业务流程的复杂性，特别是在涉及主数据的创建和管理时。大多数受访者（61%）报告称与现有业务流程的整合是采用流程自动化时的最大挑战，这一比例显著增加，而2023年仅有39%。其次，53%的受访者提到业务流程的复杂性是成功的关键障碍。 SAP S/4HANA 迁移突然势头强劲。除了对自动化的增加关注外，该研究进一步揭示了在2027年迁移截止日期迫近之际，SAP S/4HANA采用的显着转变。到2024年底，将有50%的受访者已经迁移或开始迁移到 S/4HANA，另有30%计划在未来两年内进行这一转变。这一消息与之前行业报告显示的低采用率形成了鲜明对比。从传统SAP ERP系统迁移到 S/4HANA 是一个众所周知的复杂过程，这可能需要同时运行传统和新系统，并伴随大量数据管理挑战。成功的公司依靠流程自动化来加速复杂的SAP业务流程，使他们能够在SAP系统中创建新的主数据和交易数据，使用Excel更新整个SAP景观中的大量数据以及从现有系统迁移数据到 S/4HANA。 Precisely首席产品官Chris Hall表示：“组织意识到随着他们在SAP环境中扩大自动化努力并推进数字化转型策略，业务复杂性和集成的挑战将增加。我们的端到端自动化解决方案，结合我们强大的数据完整性能力，让客户能够克服这些障碍，使他们能够获得所需的速度、敏捷性和可信数据，从而领先于竞争对手。”。

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Deltek，全球领先的为基于项目的企业提供软件和解决方案的供应商，今天在Deltek ProjectCon的现场听众中宣布了其产品组合的重大用户体验创新和更新，参会者超过3,700人。{ width=60% }

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这一年度会议汇集了客户、产品专家、员工、赞助商、合作伙伴和分析师，为他们提供三天的学习机会、社交和鼓舞人心的主题演讲。

Deltek继续致力于创新项目成功的未来，并宣布了与今年Deltek ProjectCon主题“引领变革”一致的多项更新。

引领用户体验的变革
Deltek Harmony™，未来Deltek解决方案外观和感觉的基础，重新构想用户体验，提升生产力，将复杂功能简化为一个连贯、优雅的界面。 旨在为基于项目的企业定制，Deltek Harmony被设计以为Deltek的整个产品组合提供一致、直观的体验。 这种统一设计将通过减少培训时间和用户采纳率来加速入门，并随着日常业务需求的演变而优先考虑生产力和用户参与度。

Deltek Harmony建立在广泛的用户反馈、市场研究和设计最佳实践的基础上，以确保每个元素直接满足客户需求，自然与他们的工作流程相一致。 它具有更新的导航层次结构、增强的布局一致性、多功能和自适应元素，并在用户在不同解决方案之间移动时为他们创造效率。 Deltek Harmony还利用其AI动力商业伴侣Dela™的力量，融入了交互式、自动化的见解和智能探索。

Deltek首席产品官Warren Linscott表示：“我们很高兴介绍Deltek Harmony，并展示自我们今年年初推出以来Dela已经成长了多少。 Deltek致力于提供比以往更加简化、连贯和直观的一流产品体验。” “通过将优秀的用户体验与AI功能相结合，以及深层产品功能，Harmony和Dela将为客户提供竞争优势。 我们为能够成为客户信任的技术合作伙伴感到自豪，并通过创新继续增加价值。”

通过新产品引领变革
Deltek在2024年初收购了ProPricer，并将其最佳的估算和定价能力整合到Costpoint中，使用户在制定定价建议时能够利用来自这些平台的现有数据，从而最大限度地提高赢得合同的机会。

Deltek还在今年将Replicon的时间和PSA能力引入到政府承包行业。 来自Dela的AI驱动资源管理能力帮助Costpoint客户跟踪资源可用性和利用率，防止成本超支，并确保合规。 与Replicon现有的集成为需要遵守全球劳动法规或复杂劳工工会规定的政府承包商提供了解决方案，无论他们使用哪种ERP。

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MegazoneCloud（CEO Max Lee），作为亚洲最大的云管理公司，已被亚马逊旗下的Amazon Web Services（AWS）选为生成AI合作伙伴创新联盟的九家全球合作伙伴之一。{ width=60% }

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该联盟包括来自AWS全球超过200个国家的130,000个合作伙伴中的九家公司，MegazoneCloud是唯一代表亚洲的两家之一。

通过生成AI合作伙伴创新联盟，AWS和MegazoneCloud将共同努力提供一个稳定且可扩展的AI环境，使韩国和亚洲各地的客户能够有效地整合生成AI解决方案，创造切实的商业价值。

MegazoneCloud的专有服务GenAI360为希望实施生成AI的公司提供咨询、开发和运营支持。这已经使包括韩国Hanatour、Hansol Paper和HY（前韩国益力多）在内的各种公司构建了特定于其业务需求的生成AI解决方案。

在十月，MegazoneCloud推出了“GenAI360 v2”，这是GenAI360的高级版本，旨在进一步简化生成AI采用，并增强企业运营效率，利用之前项目的经验。

AWS生成AI合作伙伴创新联盟还包括诸如Booz Allen Hamilton、Crayon、Escala24x7、NCS Group和Quantiphi等公司，以及诸如Caylent、Deloitte和Rackspace Technology等主要系统集成商。

MegazoneCloud AWS业务负责人Incheol Hwang表示：“与AWS合作伙伴创新联盟中的另外八家全球合作伙伴一起，突显了MegazoneCloud通过各种生成AI项目建立的能力和成就。在此联盟内合作使我们能够通过参考不同的国际用例为国内客户支持生成AI实施。”

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今天凌晨，CNBC消息，OpenAI提出了美国最新AI发展计划蓝图，以加大与中国在AI领域方面的竞争。
OpenAI提出的发展计划包括AI经济特区、构建北美AI联盟、利用美军小型核反应堆等，为AI在技术、基础设施等方面提供充足的资源。

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此外，在特朗普当选美国新一任总统后，OpenAI已明确表明会与政府合作，一同发展这个AI计划。同时特朗普将废除拜登时期制定的各种AI行政令，认为这些严重限制了AI的发展和创新。
根据「AIGC开放社区」的调查，OpenAI的这些AI发展计划是在今天凌晨，由美国战略与国际研究中心CSIS举办的“Ensuring U.S. Leadership in AI”会议上公布的。
出席本次会议的包括，OpenAI全球事务副总裁-Chris Lehane；《芯片战争：争夺世界最关键技术之战》的作者-Chris Miller；
美国商务部负责关键和新兴技术事务的顾问-Saif Khan，美国联邦能源监管委员会前主席-Neil Chatterjee等。
在演讲环节，OpenAI全球事务副总裁-Chris Lehane公布了这些AI发展计划，确保美国能在AI方面领先中国，赢得这场科技之战。
Chris Lehan
CSIS已经公开了本次会议的视频，时长一共是1小时35分钟，以下是OpenAI全球事务副总裁本次演讲的重要内容。
北美AI联盟
为了在全球范围内保持AI领域的竞争优势，OpenAI提议组建一个以北美为核心的AI联盟。这一联盟将汇集美国及其邻近国家例如，加拿大和墨西哥的力量，共同推进AI技术的研发和应用。
该联盟有望成为一个开放的合作平台，不仅限于北美的成员国，还可以向其他志同道合的国家和地区开放，最终形成一个全球性的合作网络。
**北美AI联盟的建立将有助于成员国之间分享最佳实践、协调政策立场，并在技术标准、数据交换、知识产权保护等方面达成共识。
通过联合行动，联盟成员能够更有效地应对来自其他国家，尤其是中国的竞争压力。此外，该联盟还有望促进跨国界的科研合作，加速关键技术突破，并为成员国的企业开拓国际市场提供支持。
利用美国海军小型模块化核反应堆
面对中国在核电建设方面的迅速进展，OpenAI认为美国可以通过借鉴其海军在小型模块化反应堆上的丰富经验，来加快民用核能的发展。美国海军运营着大约100座用于潜艇动力的小型模块化反应堆，这些反应堆经过多年的实战检验，已经证明了其可靠性和安全性。将这种成熟的技术应用于民用领域，不仅可以显著缩短新核电站的建设周期，还可以大大降低建设成本。
相比于传统大型核电站，小型核反应堆具有诸多优势：它们体积较小、建造速度快、灵活性强，并且可以根据实际需求进行模块化组合。这意味着小型核反应堆能够更容易地融入现有的电网系统，并为偏远或人口密集地区提供稳定的电力供应。此外，由于其固有的安全特性，小型核反应堆减少了对大规模应急系统的依赖，从而降低了运营成本。
通过推广小型核反应堆的应用，美国不仅能够满足快速增长的AI行业对清洁能源的需求，还能够在应对气候变化方面发挥积极作用，进一步提升国家在可持续发展领域的国际形象。
为AI提供充足的能源
根据OpenAI的预测，到2030年，美国将需要约50吉瓦（GW）的新增电力产能，以支持AI行业的迅猛发展。这一预测基于对未来几年内AI技术广泛应用所带来的巨大能源消耗预期。随着越来越多的企业和个人采用AI解决方案，数据中心和其他高性能计算设施的电力需求将持续攀升。
为了满足这一庞大的能源需求，美国必须加大在新能源领域的投资力度，特别是可再生能源和先进的核能技术。
除了增加发电能力外，提高现有电力系统的效率同样至关重要。这包括优化电网架构、引入智能电网技术以及加强储能设施建设等方面的努力。通过这些措施，美国可以确保即使在高峰时段也能稳定地为AI设施供电，同时最大限度地减少对环境的影响。
值得注意的是，尽管中国在核电站建设方面取得了显著成就，但美国凭借其先进的技术储备和丰富的实践经验，仍然具备迎头赶上的潜力。通过采取综合性的能源发展战略，美国有望在保障AI行业发展的同时，实现能源结构的绿色转型。
美国中西部和西南部成为核心区域
OpenAI的发展计划特别指出了中西部和西南部地区在美国AI基础设施布局中的重要性。这两个区域拥有得天独厚的自然条件，非常适合建设风力发电场和太阳能设施。中西部广阔平坦的土地为大规模部署风电提供了理想场所，而西南部充足的日照则使得光伏电站能够高效运行。
此外，这两个地区还具备丰富的地质资源，有利于探索地热能等其他可再生能源形式。选择中西部和西南部作为AI基础设施的核心区域，不仅有助于充分利用当地的自然资源，还能带动当地经济发展，创造大量就业机会。
随着数据中心、清洁能源设施以及其他相关产业的兴起，这些地区将迎来前所未有的发展机遇。特别是对于一些经济相对落后的农村地区而言，AI基础设施项目的落地将为其注入新的活力，促进城乡协调发展。
除此之外，考虑到核电设施在未来能源结构中的重要地位，中西部和西南部地区也具备良好的条件来接纳新型核电站的建设。通过合理规划和科学布局，这些地区有望成为美国能源转型的前沿阵地，为实现国家整体能源战略目标作出重要贡献。
AI经济特区
OpenAI提议创建AI经济特区，作为推动美国AI基础设施建设和加速AI相关项目审批的关键手段。这些经济特区将由州政府和联邦政府共同设立，旨在为AI基础设施项目提供一个更加灵活和高效的开发环境。
通过设立这样的区域，OpenAI希望能够在特定区域内加速AI相关的基础设施建设，包括但不限于数据中心、清洁能源设施、以及支持AI技术发展的相关硬件制造厂等。这样的安排有助于吸引更多的私营部门投资，并促使地方政府优化其审批流程，从而加快项目的实施速度。
AI经济特区还将有助于集中资源和技术力量，形成产业集群效应。通过聚集相关的科研机构、企业和人才，这些特区能够促进知识共享和技术转移，加速技术创新的步伐。此外，特区内的优惠政策和支持措施，如税收减免、融资便利等，将进一步激发企业和研究机构的积极性，为美国在全球AI竞赛中占据有利位置奠定坚实的基础。
政府与私人投资者合作
OpenAI的发展计划强调了公私合作模式在推动AI基础设施建设中的重要作用。根据该提议，政府可以通过多种方式降低私人投资者的风险，鼓励他们参与到高成本的能源基础设施项目中来。
例如，政府可以通过承诺购买一定数量的电力来保证投资者的回报，或者通过提供贷款担保、税收优惠等财政激励措施来减轻投资者的资金压力。这种合作模式不仅有助于缓解私人投资者的财务顾虑，还能有效地动员社会资本投入到AI相关的基础设施建设项目中。
此外，政府还可以通过建立专门的基金或金融机构，为AI基础设施项目提供资金支持。这类机构可以为高风险、高回报的项目提供必要的启动资金，并通过专业化的管理和运作，确保资金的有效利用。
通过这种方式，政府不仅能够引导和调节市场行为，还能促进技术创新和社会福利的最大化。政府与私人投资者之间的密切合作将是推动美国AI基础设施快速发展的重要驱动力。

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商汤科技又裁员了，并不算行业新鲜事，新鲜的是，这次裁员发生在积极拥抱大模型之后。
成立于2014年的商汤科技，是2014—2015年的AI 1.0创业潮中拿到第一桶金的领头羊，并率先登陆资本市场，成为AI第一股。

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某种程度上，商汤科技的波折也代表了那一轮AI 1.0公司的整体困境。那就是在大模型的转型中，拿到了第一桶金的AI公司，似乎一步跟不上，就步步跟不上。
2023年，商汤科技开启战略大调整，积极推广SenseCore商汤大装置，并发布了“日日新SenseNova”大模型体系。但目前看效果并不理想，组织架构调整和更大规模的裁员已经开启。尽管如此，商汤科技的大模型产品和收入，已经是AI 1.0公司中表现最出众的，没有之一。
创新不易，对于AI企业的一时挫折应该包容，搞清楚困顿背后的原因，有助于企业和业界更好地前行。
我们不妨以商汤科技为例，聊聊拿到了AI创投第一桶金的AI 1.0公司们，是如何在大模型浪潮中节节败退的。
对于商汤科技等AI 1.0时代的领头羊企业，业界和大众有一个普遍印象：有技术信仰。
高度重视基础科学研究，拥有全球顶尖的实验室、人才、论文成果等，让商汤科技点亮了极具竞争力的科技树。但这棵“AI 1.0科技树”直接移栽到AI 2.0的大模型土壤上，就出现了水土不服。
以商汤科技的AI 2.0战略核心：大装置+大模型，都在延续过往技术路线，带来的成本压力远大于收入增长。
先说大装置。
大装置是商汤科技在2021年提出的，当时市场上的AI基础设施和MaaS服务都是稀缺的，解决模型开发的算力资源问题，只能自己去建。随着大模型到来，SenseCore商汤大装置的MaaS（大模型即服务）万象模型开发平台，则提供基于商汤日日新千亿级大模型的MaaS服务。
但想要靠大装置MaaS服务盈利，希望渺茫。
首先是前期投入大。AI基础设施云服务是一个“重投入、重资产、长回报周期”的市场，早期成本居高不下，这可能会在长期影响商汤科技的营收状况。
其次是竞争激烈。IDC近日发布MaaS报告《中国模型即服务（MaaS）及AI大模型解决方案市场追踪，2024H1》显示，2024年上半年，商汤科技（商汤大装置万象）占据14.8%的市场份额。BATH（百度、阿里、腾讯、华为）等头部云厂商都积极推广自家大模型+云服务，商汤科技与这些头部AI云服务商相比，缺少显著的成本优势和用户规模优势，进一步扩大份额，需要投入更多的市场…

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