Databr...
」
OpenAI領人工智慧熱潮！ 這7家新創估值翻倍達1.3兆美元
自ChatGPT三年前掀起持續至今的人工智慧（AI）熱潮，多家美國科技初創公司的估值迎來了爆發式增長，不僅刷新了私募市場的紀錄，也凸顯了AI對資本流向的巨大影響。根據美媒引述全球領先私募證券交易市場Forge Global的數據報導，目前七家私營科技公司市值在過去一年裡幾乎翻了一倍，總估值已經達到了1.3兆美元。OpenAI在Forge的估值排行榜上位列第一，估值約爲3240億美元，其次是Anthropic，估值爲1780億美元，特斯拉執行長馬斯克旗下的xAI估值則從900億美元迅速攀升至2000億美元。這三家公司還與Google和Meta相互競爭，以打造大型語言模型。榜單上的其它公司包括SpaceX、Databricks 、金融科技公司Stripe以及國防科技公司Anduril， Forge對它們的估值分別為4560億美元、1000億美元、920億美元和530億美元。Forge首席執行官Kelly Rodriques表示，估值飆升不僅僅是規模預測，更反映了實際增長。根據Forge統計，今年已有19家AI公司籌集650億美元，佔全部私募資本的77%以上。Rodriques表示：「如果資金渠道充足，唯一迫使它們走向公開市場的就是監管因素。」不過AI引領企業估值狂飆的背後，可能暗藏風險。OpenAI執行長奧特曼近日表示，當前AI市場估值瘋狂，存在泡沫；Meta執行長祖克柏也發表了類似的言論表示，儘管存在AI泡沫的風險，公司仍投入大量資金以抓住AI商機。
數據平台Databricks：輝達交貨期限11個月縮為3個月 「今年AI晶片將大降價」
據香港媒體報導，近日，美國知名數據平台Databricks的CEO葛德西（Ali Ghodsi）發表觀點，今年AI晶片價格將大幅下跌，因輝達的AI晶片產能已經逐步提升。根據瑞銀（UBS）分析師表示，輝達有望大幅縮短AI GPU的交貨時間，並稱由於緊缺緩解，輝達AI晶片的降價亦在情理之中。機構認為，輝達大幅縮短AI GPU交貨時間存在兩種可能，一種是該公司正在規劃新的方案提高產能，滿足未來的訂單，另一種可能是暉達目前已具備足夠的產能，可以處理積壓的訂單，當然不排除兩個因素疊加的效果。按照目前的速度，輝達似乎將在未來兩到三季內完成累積的訂單，瑞銀將輝達的目標股價上調至 850 美元。2023年，Open AI的大模型爆火以來，輝達的AI晶片成為各方搶奪的戰略資源，交貨時間最長接近2年。不過，輝達如今的交貨時間從去年年底的8至11個月，縮短到了現在的3至4個月。作為代工廠商，台積電的產能瓶頸在CoWoS封裝環節。2023年第二季，台積電開始緊急擴充了CoWoS產線，這些產線正是在今年開始逐步投產。這可能是輝達提高交貨能力的原因所在。
ChatGPT有競敵？ Databricks發布新款AI聊天機器人模型市值上看380億美元
據外媒報導，企業軟體公司Databricks，於上周五（24日）發佈了一款AI聊天機器人的代碼。並稱像OpenAI的ChatGPT一樣，公司可以使用這些代碼創建自己的聊天機器人，並將代碼開源。Databricks是一家新創公司，向企業銷售基於雲端的數據挖掘和分析軟體，去年收入逾10億美元，最新估值已經達到380億美元，超過OpenAI公司的290億美元。執行長Ali Ghodsi表示，將該模型開源就是為了展示一種可行的ChatGPT的替代方案。Databricks宣布，它正在將其稱為「Dolly」的東西，作為開放原始碼模型，連同所有訓練代碼，和如何重新創建的說明，提供所有人。該公司表示，該版本旨在使大型語言模型民主化，這樣數以百萬計的小公司將能夠構建和使用自己定制的生成人工智慧模型，而不是只有最大的科技公司才能負擔得起。Databricks在發布的文章解釋道，ChatGPT接受了來自數千個不同網絡資源的數百萬個單詞的訓練，並且該訓練涉及使用數千個強大的GPU。OpenAI風靡全球，它能夠創建連貫的句子來回答幾乎任何類型的問題，並幾乎可以談論任何話題。不過構建Dolly的基礎並沒有從頭開始創建模型，而是採用了一個更古老的開源LLM，稱為GPT-J。Databricks表示，該模型沒有引起巨大轟動，大概是因為沒有表現出神奇的指令遵循能力。Databricks表示，GPT-J能夠採用 EleutherAI 模型，只需使用一台機器在不到三個小時的時間內，用一個5萬字的小型數據集對其進行訓練，就可以使其非常容易上手。Databricks還表示，儘管Dolly只有60億個參數，而ChatGPT有1750 億個參數，跟更小的數據集和訓練時間，但Dolly仍表現出與ChatGPT相同的人機交互能力。不過該公司還沒有發佈正式的基準測試，來比較這一模型與ChatGPT的性能。對人工智慧模型應否保持透明度，討論仍相當熱烈，一方面開源可讓其他機構了解操作模式及研究風險，同時促進人工智慧群體進步，不過更有機會讓圖謀不軌的人開發出具破壞力的工具，版權法律挑戰也會阻礙人工智慧開發。技術開發、創新和道德如何取得平衡，會成為科技界無可避免的議題。