OpenAI将于明年首次生产自主人工智能芯片，与美国半导体巨头博通合作设计。这一举措旨在满足巨大的算力需求并减少对英伟达的依赖。博通CEO透露获得一个神秘客户100亿美元订单，该芯片将主要供OpenAI内部使用。此举效仿了谷歌、亚马逊和Meta等科技巨头的策略。随着AI基础设施市场蓬勃发展，定制AI芯片市场份额不断增长，博通股价今年上涨超30%。

近期，烽火参建的湖北省博物馆三期扩建工程（湖北省博物馆新馆），获得2022~2023年度中国建设工程鲁班奖（国家优质工程）。

那么面对从边、端、云全方位都会阻击传统存储厂商，传统存储厂商如何应对？

AWS Amazon Bedrock负责人Atul Deo正致力于让人工智能软件变得更便宜和更智能。他在12月re:Invent大会前只有六个月时间来证明这一目标的可行性。Deo表示AI领域发展速度前所未有，模型每几周就会改进，但客户只有在经济效益合理时才会部署。为此，AWS推出了提示缓存、智能路由、批处理模式等功能来降低推理成本，同时开发能执行多步骤任务的自主代理软件，将AI应用从聊天机器人转向实际业务流程自动化。

软件行业正经历根本性转变，传统SaaS模式已无法适应AI时代需求。智能代理平台公司（APC）正在兴起，将SaaS、软件和云服务融合，构建基于AI的自适应系统。研究显示，中等规模SaaS公司面临"双重挤压"：AI原生初创企业推出更低成本的工具，而微软、甲骨文等巨头将AI深度集成到生态系统中。预计未来36个月内，三分之一到一半的SaaS公司将消失或沦为大型AI平台的数据接口。

目前，国内超过4800家用户选择浪潮云海OS；它已经帮助用户实现单集群建设规模超过1000台服务器，是目前全球单集群规模Top5的OpenStack云平台；同时，凭借其在金融、政务领域的突出表现勇夺市场排名第一；

戴尔（Dell）品牌面向生产力转型，涉及的产品包括台式机、笔记本电脑、工作站等前端产品；而全新发布的戴尔易安信（DellEMC）面向IT转型、安全转型，涉及的产品包括服务器和网络、存储及超融合、云、大数据和数据保护。

IBM今天宣布IBM Cloud Satellite全面上市，该软件平台使企业能够在其内部数据中心部署来自公有云的服务。

近日，又一部主打“孪生”的年度巨制精彩上演——两位大咖导演联袂制作，新颖的剧情，豪华的阵容，跌宕的情节，《孪生英雄》带你看“数字孪生兄弟”如何危机时刻，勇闯制造帝国！

Amazon不打算剥离AWS云计算部分，相反，AWS首席执行官Adam Selipsky表示，为了在云服务市场保持领先地位，AWS可能会自行收购。

全球顶级人工智能公司正加大对"世界模型"的投资，寻求实现机器"超级智能"的新途径。谷歌DeepMind、Meta和英伟达等公司正开发能通过视频和机器人数据学习导航物理世界的系统，而非仅依赖语言。这一转变源于大语言模型发展遭遇瓶颈，各公司LLM性能提升速度放缓。英伟达表示世界模型市场潜力巨大，可达100万亿美元规模。

这篇研究论文介绍了MM-PRM，一种用于增强多模态数学推理能力的过程奖励模型。研究团队首先构建了一个强大的多模态策略模型MM-Policy，然后创建了包含10,000个多模态数学问题的数据集MM-K12。利用蒙特卡洛树搜索(MCTS)框架，他们自动生成了超过70万个步骤级别的标注，无需人工参与。最终的奖励模型在Best-of-N推理设置中显著提升了多个基准测试的性能，包括MM-K12、OlympiadBench和MathVista等。研究还发现软标签、较小的学习率和路径多样性是优化PRM性能的关键因素。

这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构，通过重新设计注意力机制，实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法，同时保持了较低的计算开销，为大语言模型的高效扩展提供了新思路。

深圳大学、腾讯等机构联合提出ReDit方法，通过在离散奖励信号中添加随机噪音解决AI训练中的梯度不稳定问题。该方法将学习速度提升约10倍，在数学推理等任务上显著改善模型性能，为大语言模型训练提供了简洁高效的优化方案。

这项研究介绍了MetaMind，一个模拟人类社交思维的多智能体框架，由威斯康星大学麦迪逊分校和清华大学研究人员共同开发。该系统通过三阶段协作流程（心智理论智能体生成假设、领域智能体应用社会规范约束、响应智能体生成回应）模拟人类元认知过程。实验表明，MetaMind在社交理解任务中显著超越现有方法，首次使AI系统在心智理论任务上达到人类水平表现，为更具共情心和文化敏感性的AI互动铺平道路。

芯片赛道，如今已是兵家必争之地，他为什么看好“相对更古老的”模拟芯片？

随着人工智能概念验证向突破性技术演进，访问和利用海量私有数据将成为关键。文章探讨了数据在人工智能中的核心作用，强调了连接性的重要性，并重新引发了云计算模型的讨论。文章还指出了标准化在优化人工智能方面的重要性，以及提高认知和加强合作的必要性。

Meta研究团队发现仅通过对比学习训练的AI视觉模型，内部竟隐藏着语言理解、空间定位等多种专业能力。他们开发了Perception Encoder系列，通过"对齐技术"激活这些隐藏技能，在图像分类、视频理解、目标检测等多个领域都达到了最先进性能，证明了"一个模型胜任多种任务"的可能性，为AI发展提供了新思路。

甲骨文宣布签约一位神秘大客户，预计从2028财年开始每年将贡献超过300亿美元收入，这将使其云业务规模翻倍以上。CEO萨弗拉·卡茨透露，公司多云数据库收入持续以超过100%的速度增长。甲骨文2025财年总收入574亿美元，其中云收入244亿美元。公司采用独特的云策略，在竞争对手的数据中心部署自己的基础设施，主要运行甲骨文数据库以提供低延迟访问。

这位来自Adobe公司的IT主管希望在云迁移的基础之上更进一步，广泛引入AI、机器学习和机器人流程自动化，同时探索低代码/无代码软件开发工具的应用潜力。