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｜2025年2月24日 星期(qi)一｜
NO.1 英(ying)伟达确认RTX 5090和5070 Ti存在制造问(wen)题(ti)
近日，英(ying)伟达确认发售了一些缺少渲(xuan)染(ran)单元的RTX 5090和RTX 5070 Ti GPU。这些GPU导(dao)致了包括启(qi)动驱动程序(xu)问(wen)题(ti)和一些电源(yuan)连接器的熔化。英(ying)伟达全球公关总监Ben Berraondo表示，这些 GPU 的渲(xuan)染(ran)输出单元比规定少一个(ge)，受影响的消费者可(ke)以联系主板制造商进行更(geng)换。
点评：英(ying)伟达确认部分RTX 5090和RTX 5070 Ti显卡存在ROP单元缺失(shi)问(wen)题(ti)。此消息可(ke)能对英(ying)伟达品牌形象带来短期(qi)冲击。此次事件(jian)或引(yin)发市场对产品质量的重新审视，短期(qi)内可(ke)能对英(ying)伟达及相关显卡制造商的股价造成一定压力，同时促进行业对产品质量控制的进一步重视。
NO.2 苹(ping)果宣布Apple Intelligence将于四(si)月登(deng)陆Apple Vision Pro
近日，苹(ping)果宣布Apple Intelligence将于4月登(deng)陆Apple Vision Pro。苹(ping)果表示，借助Apple Intelligence，用户将能够使用写作工具校对、重写和总结文本；使用写作工具中(zhong)的 ChatGPT 从头开始撰写文本；使用 Image Playground 探索以视觉方式表达自己的新方式；使用 Genmoji 为任何对话创(chuang)建完美的表情符号。
点评：苹(ping)果宣布Apple Intelligence将于4月登(deng)陆Apple Vision Pro。此举措彰显苹(ping)果在AI领域(yu)的创(chuang)新力，有望提升用户体验，增强产品竞争力。对苹(ping)果而言，此举或吸引(yin)更(geng)多(duo)开发者与(yu)用户，带动相关产业链发展。
NO.3 OpenAI被曝2027年成本将高达200亿美元
近日，据外媒(mei)报道，OpenAI预计2027年将花费200亿美元成本，远高于2024年的50亿美元。据报道，OpenAI预测，到2030年，其运行AI 模型的成本将超过训练AI模型的支出。此外报道还称，OpenAI预测未来五年其大部分算力的来源(yuan)将发生重大转变。到2030年，OpenAI 预计将获得星际之门数据中(zhong)心(xin)容量的四(si)分之三(san)。这代表着OpenAI将不(bu)再依赖微(wei)软。
点评：OpenAI预计2027年花费将达200亿美元，显著(zhu)高于2024年的50亿美元，反映其在AI领域(yu)的巨大投入。同时，OpenAI计划到2030年将75%的算力转向“星际之门”项目，减少对微(wei)软的依赖。这些举措显示OpenAI的雄(xiong)心(xin)，但(dan)也将大幅增加运营成本，可(ke)能对其财务和行业产生深远影响。
NO.4 Grok 3语音模式已上(shang)线(xian)
近日，马斯克宣布，Grok语音模式早期(qi)测试版现已在Grok应(ying)用程序(xu)上(shang)线(xian)。Grok 3的语音模式允许(xu)用户通过自然语言与(yu)人工智能进行对话，从而实现更(geng)直(zhi)观、更(geng)高效的信息获取和交(jiao)互。马斯克称：“虽然这是早期(qi)测试版本，可(ke)能还会遇到一些问(wen)题(ti)（不(bu)过我们会迅速解决），但(dan)它依然非常(chang)棒。”
点评：马斯克宣布Grok 3语音模式早期(qi)测试版上(shang)线(xian)，尽管可(ke)能存在问(wen)题(ti)，但(dan)已展现出高效、直(zhi)观的交(jiao)互能力。短期(qi)内，这一举措有望提升特斯拉股价，同时推动AI行业的技术创(chuang)新和市场竞争。。
NO.5 月之暗面发布最新技术报告：模型训练效率翻倍
近日，月之暗面发布最新技术报告《Muon is Scalable for LLM Training》， 推出了全新的优化器Muon，并基于此训练出3B/16B参数的混合(he)专家模型Moonlight。在计算量最优的训练条件(jian)下，Muon的计算效率是传统优化器AdamW的2倍。这意味(wei)着，用Muon训练模型，可(ke)以用一半(ban)的计算资源(yuan)达到AdamW相同的效果。
点评：月之暗面发布的全新优化器Muon及其基于此训练的3B/16B参数混合(he)专家模型Moonlight，标志着AI训练效率的突破。这一进展不(bu)仅提升大规模模型训练的经济性，还可(ke)能推动行业的技术创(chuang)新和竞争格局变化。
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