标题：不要拿AI造工具，要建设“新关系” 过去三年，AI技术的快速发展让人既兴奋又疲惫。尽管如此，这个时代也赋予了少数人创造巨大价值的机会。AI让“独立开发者”和“一人独角兽”成为可能，真正体现了“so few can do so much for so many”。在AGI Playgroun...

2022年9月，上海地铁终于支持使用支付宝和微信刷码进站，结束了之前需使用NFC或自研但难用的“Metro大都会”App的历史。该App在四年间积累了大量差评，评分仅2.7。其他城市也有类似经历，交通运输部门起初抵制接入支付宝和微信。 地铁本质上是帮助乘客从A点到B点的交通方案，付费环节仅占总方案的...

7月4日，无问芯穹在2024世界人工智能大会AI基础设施论坛上发布全球首个大规模模型异构分布式混合训练系统——千卡异构混合训练集群，算力利用率高达97.6%。该平台支持AMD、华为昇腾等6家异构芯片，从7月起开放700亿参数规模大模型试训，旨在打破国内AI生态“竖井”难题，通过整合异构算力提升大模型技术上限并降低应用成本。无问芯穹的底层解法提供了高效整合和软硬件优化的中间件，助力AI Native基础设施建设。

无问芯穹在全球人工智能大会上发布了首个千卡规模异构芯片混训平台，于7月4日亮相AI基础设施论坛。这一创新平台实现了97.6%的高算力利用率，支持AMD、华为昇腾等多家异构芯片的大模型混合训练，用户可通过Infini-AI云平台一键启动大规模训练。该平台打破了国内异构芯片间的“生态竖井”，旨在提高算力整合效率，降低大模型应用成本，推动AI Native基础设施建设。无问芯穹凭借其底层技术和与高校的合作，致力于成为AI基础设施的领导者，助力大模型在各行业的广泛应用。

标题：AI面临的三重大挑战 AI的热情逐渐降温，引发对未来发展的反思。朱啸虎认为，五年后，大模型将融入云服务，作为基础设施。然而，过度关注ToB或ToC策略可能陷入困境，如同微软尝试将Windows转化为手机操作系统。AI的真正问题在于三大挑战： 智能提升：尽管GPT4看似先进，但AI的智能仍未...

标题：AI与Mobile早期的模糊与探索 随着大模型发展，共识是AI是个长期马拉松而非短期竞赛。目前仍处于行业初期，如同互联网早期的Yahoo阶段。在AI领域，我们面临三大关键问题：AI原生应用的形态、有效的商业模式以及AGI的实际潜力，至今仍难以明确。 回顾移动互联网，即使是Instagram和K...