微软CEO萨蒂亚·纳德拉周四在推特上发布了一段视频,展示了公司首个部署的大规模AI系统——英伟达喜欢称之为AI"工厂"。他承诺这是将在微软Azure全球数据中心部署的"众多"英伟达AI工厂中的"第一个",用于运行OpenAI工作负载。
每个系统都是一个由超过4600台英伟达GB300机架计算机组成的集群,搭载备受追捧的Blackwell Ultra GPU芯片,并通过英伟达名为InfiniBand的超高速网络技术连接。(除了AI芯片,英伟达CEO黄仁勋还具有前瞻性地在2019年以69亿美元收购Mellanox时垄断了InfiniBand市场。)
微软承诺,随着在全球范围内推出这些系统,将部署"数十万颗Blackwell Ultra GPU"。虽然这些系统的规模令人瞩目(公司还分享了更多技术细节供硬件爱好者研究),但这一公告的时机也值得注意。
这一消息发布正值OpenAI——微软的合作伙伴兼众所周知的亦敌亦友——与英伟达和AMD签署两项备受瞩目的数据中心协议之后。据估计,OpenAI在2025年已经获得了1万亿美元的承诺来建设自己的数据中心。CEO萨姆·奥特曼本周表示,还有更多协议即将到来。
微软显然希望让世界知道,它已经拥有数据中心——在34个国家拥有超过300个数据中心——并且在"满足当今前沿AI需求"方面具有"独特优势"。公司表示,这些巨型AI系统还能够运行拥有"数百万亿参数"的下一代模型。
我们预计本月晚些时候将听到更多关于微软如何加速服务AI工作负载的消息。微软首席技术官凯文·斯科特将在TechCrunch Disrupt大会上发言,该大会将于10月27日至29日在旧金山举行。
Q&A
Q1:微软部署的AI工厂具体配置是什么?
A:每个AI工厂系统都是由超过4600台英伟达GB300机架计算机组成的集群,搭载Blackwell Ultra GPU芯片,通过英伟达InfiniBand超高速网络技术连接,微软承诺将部署数十万颗Blackwell Ultra GPU。
Q2:微软为什么在这个时候宣布AI数据中心建设?
A:这一公告正值OpenAI与英伟达和AMD签署大型数据中心协议,并获得1万亿美元承诺建设自己数据中心之后。微软希望强调自己已经在34个国家拥有超过300个数据中心的优势地位。
Q3:这些AI系统能处理多大规模的模型?
A:微软表示这些巨型AI系统能够运行拥有"数百万亿参数"的下一代模型,并且在满足当今前沿AI需求方面具有独特优势,可以有效服务OpenAI等AI工作负载。
好文章,需要你的鼓励
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
AI代码编辑器开发商Cursor完成23亿美元D轮融资,估值达293亿美元。Accel和Coatue领投,Google、Nvidia等参与。公司年化收入已突破10亿美元。Cursor基于微软开源VS Code打造,集成大语言模型帮助开发者编写代码和修复漏洞。其自研Composer模型采用专家混合算法,运行速度比同等质量模型快四倍。公司拥有数百万开发者用户,将用新资金推进AI研究。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。