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2024-1-26
數據中心的電力需求可能在三年內翻一番
(彭博社)——國際能源署在其最新報告中預測,未來三年,數據中心、加密貨幣和人工智能的全球電力需求可能會增加一倍以上,相當于德國全部電力需求。全球有超過8000個數據中心,其中約33%在美國,16%在歐洲,接近10%在中國,并且還有更多計劃。 在數據中心發展迅速的愛爾蘭,IEA 預計到 2026 年該行業將消耗該國總電力的 32%,而 2022 年這一比例為 17%。愛爾蘭目前有 82 個數據中心; 14 個正在建設中,另有 40 個已獲批準。報告發現,到2026年,全球總體電力需求預計將增長3.4%。然而,可再生能源,如風能、太陽能和水力發電,以及空前高水平的核能,將遠遠超過這一增長。報告發現,到 2026 年,發電量將占全球發電量的近一半,而 2023 年這一比例還不到 40%。 其中包括歐洲 900 萬輛純電動汽車和 1100 萬輛熱泵。國際能源署總干事法提赫·比羅爾表示:“目前,電力行業產生的二氧化碳排放量比世界經濟中任何其他行業都要多,因此,令人鼓舞的是,可再生能源的快速增長和核電的穩步擴張共同符合未來三年全球電力需求的所有增長。”國際能源署表示,到2026年,全球發電排放強度(即每單位能源產生的二氧化碳量)預計將以平均每年3.5%的速度下降。對于歐洲來說,更強烈的脫碳努力意味著預計每年下降13%。
2024年-1月-26日
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2024-1-26
到2028年,云計算市場將達到12664億美元
到2028年,云計算市場將達到12664億美元 人工智能和機器學習將推動云計算市場,預計到2028年將達到12664億美元。 通過互聯網提供的計算機服務,包括服務器、存儲、數據庫、網絡、軟件、分析和智能,被稱為云計算。由于云計算,用戶可以訪問和使用這些服務,而無需為物理基礎設施付費和維護。云計算的其他優點包括可擴展性、可靠性、安全性和成本效益。根據MarketsandMarkets的一項研究分析,全球云計算市場預計將以15.1%的復合年增長率(CAGR)發展,從2023年的6264億美元到2028年的12664億美元。云計算市場正在擴大,原因包括各個垂直行業和行業對云服務的需求不斷增長,COVID-19大流行加速了云支出,邊緣計算、5G、大數據、人工智能(AI)和機器學習(ML)等新興技術的日益普及,以及對數字化轉型的需求日益增長。本文將研究云計算市場的一些主要發展和前景,以及其將如何影響該行業的發展方向。云計算市場的趨勢:1.混合云的出現混合云是將本地基礎設施、私有云和公共云組合成一個云計算模型。使用混合云,客戶可以從公共云和私有云的最大特性中受益,包括成本效益、可伸縮性和靈活性,同時保留本地部署基礎架構和私有云的控制、安全性和性能。2.云本地應用的擴展使用云計算概念和工具創建、開發和實現的應用程序,如無服務體系結構、微服務、容器和DevOps,被稱為云源應用程序。用戶可以通過云原生應用充分受益于云的特性,如敏捷性、可擴展性、彈性和可移植性。3.邊緣計算的實施被稱為“邊緣計算”的分布式計算范式,將處理和數據存儲移動到更靠近所需的地方,例如靠近用戶、傳感器或其他設備。邊緣計算提高了數據處理的安全性、保密性和可靠性,同時降低了傳輸延遲、帶寬和成本。云計算行業的頂級企業 亞馬遜網絡服務(AWS):AWS提供了大量的云服務,包括網絡、分析、機器學習、計算、存儲、數據庫、物聯網、安全等。 微軟Azure:Azure提供了廣泛的云服務,包括計算、網絡、分析、機器學習、存儲、數據庫、物聯網、安全等。 谷歌云:谷歌云提供廣泛的云服務,包括計算、網絡、分析、機器學習、存儲、數據庫、物聯網、安全等。 阿里云:阿里云提供計算、存儲、數據庫管理、網絡、分析、機器學習、物聯網、安全等眾多云服務。 IBM云:云計算、存儲、數據庫、網絡、分析、機器學習、物聯網、安全和其他服務都由IBM云提供。 云計算行業面臨的挑戰 數據安全和隱私:使用云設置會引起一些安全問題,因為用戶要對其數據負責,而且一些云提供商不能保證100%的數據隱私。 成本管理和控制:在使用云服務時,管理費用可能會很困難,因為用戶只對其使用的資源收費,并且可能會遇到不可預見的或隱藏的費用。可能導致云成本上升的因素包括性能問題、使用不足、過度供應和資源浪費。 預測云計算未來的市場規模據預測,到2028年,云計算規模將從2023年的6264億美元增至12664億美元,復合年增長率(CAGR)為15.1%。此信息來自MarketsandMarkets。以下是預計的年度市場規模: 2024年:7609億美元 2025年:9258億美元 2026年:11256億美元 2027年:12409億美元 2028年:12664億美元
2024年-1月-26日
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2024-1-26
什么是IT基礎設施?-技術的支柱
什么是IT基礎設施?-技術的支柱 IT基礎設施是指支持信息技術(IT)系統和應用程序運行的一系列基本硬件、軟件、網絡、數據中心設施和服務。這些組成部分共同構成了一個企業或組織的技術基礎架構,支持其日常運營和業務活動。 IT基礎設施通常包括以下幾個方面: 硬件設備:包括服務器、計算機、網絡設備、存儲設備等。這些設備提供了運行和存儲數據的基本物理平臺。 操作系統和系統軟件:操作系統是計算機硬件和應用程序之間的中間層,而系統軟件包括與硬件交互的各種工具和驅動程序。 網絡基礎設施:包括局域網(LAN)、廣域網(WAN)、互聯網連接以及相關網絡設備,如路由器、交換機等。 數據庫系統:用于存儲和管理組織的數據。數據庫系統使得數據的組織、檢索和更新變得更加高效。 安全設施:包括防火墻、入侵檢測系統、安全軟件等,用于保護系統和數據免受未經授權的訪問和惡意攻擊。 電源和冷卻設備:保證硬件設備的穩定運行,防止過熱和其他硬件故障。 應用程序和軟件:涉及組織特定需求的各種應用程序,例如辦公軟件、業務應用、客戶關系管理系統等。 IT基礎設施的設計和管理對于一個組織的高效運作至關重要。良好的IT基礎設施可以提高生產力、降低成本、增強安全性,并為業務發展提供支持。IT基礎設施的主要組件,通常由圍繞結構化布線、光纖和網絡(Cat 5e、Cat6等)、交換機、服務器機架、服務器、SAN、防火墻、集線器和路由器構建的IT解決方案組成。當大多數人想到信息技術(IT)時,通常會想到軟件和軟件開發。最初的假設是IT團隊由知道如何編寫代碼、開發網站和進行質量測試的人員組成。這都是事實,但是軟件也需要在硬件上運行。IT基礎設施是完整的硬件系統,允許軟件運行以及人們在企業內部和外部進行通信。走進一個數據中心時,看到的是IT基礎設施的核心和靈魂。以下是一些主要組件:網絡交換機和網絡集線器交換機是數據中心中將所有設備連接在一起的設備之一。其允許計算機、打印機和服務器等組件在同一網絡上相互通信。交換機有兩種類型:非托管和托管。非托管交換機可能會出現在家中或較小的環境中。這些不需要配置,只需插入即可工作。托管交換機提供更高的安全性,并經過配置以適合網絡。托管交換機適用于需要更多控制和安全性的大型企業環境。網絡集線器是局域網(LAN)中設備的中央連接點。當許多設備連接到基于集線器的網絡時,其通常會變得更慢。為了緩解這種情況,較大的組織通常包括多個連接不同組計算機系統的交換機。然后,這些交換機連接到路由器,允許網絡相互通信以及與互聯網通信。想象一下,將交換機視為蜘蛛網的中心。路由器將網絡連接在一起,使其進行通信。交換機和集線器非常相似,但交換機更加智能。當一臺計算機想要與另一臺計算機通信時,交換機可以將數據直接定向到該設備。另一方面,集線器會將一臺計算機發送的數據傳送到所有其他連接的計算機。路由器交換機和集線器旨在創建網絡,而路由器則旨在連接網絡。假設,企業的銷售部門(網絡1),需要與項目管理部門(網絡2)進行溝通。那么,發送的數據將進入網絡(網絡1)中的交換機,交換機會將其定向到路由器。然后,路由器充當流量指揮者,將數據包發送到網絡2的交換機,然后交換機將其定向到與之通信的特定IP地址。每個企業都有獨特的網絡設置,這完全取決于企業的規模和用戶數量。這是對設備如何相互通信的一個非常基本的解釋,并且很容易看出,隨著業務的發展,其會變得多么復雜。
2024年-1月-26日
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2024-1-26
醫療網絡安全:醫院提高網絡彈性的途徑
醫療網絡安全:醫院提高網絡彈性的途徑 醫療保健行業中的網絡攻擊削弱了我們提供高質量醫療服務的能力,并可能危及患者的安全,甚至生命。不幸的是,黑客將醫療行業視為主要目標,尤其是勒索軟件和數據隱私攻擊。我們都不想聽到醫院被入侵的消息,也不想成為醫院里必須處理后果的人。每次聽到違規事件,都令人感到不安。 網絡攻擊是不可避免的,但成功的攻擊并不一定總是成功。作為醫療保健和網絡安全領域的領導者,必須格外警惕,了解漏洞,并為組織提供盡可能最好的防御,即使面臨持續的預算限制和具有挑戰性的網絡安全人才短缺。以下是醫療行業最為關心的三個領域。這些優先事項中的每一個都帶來了挑戰和機遇:IoMT設備的增長及其帶來的漏洞的增加監管環境更具挑戰性,不僅在技術方面,也在管理行政方面的能力方面。可利用自動化、人工智能和網絡安全整合來改善保護,并減輕預算和人員問題的影響。1、確保IoMT安全IoMT設備為從業者提供了巨大的機會,可以提高護理質量,也可以讓患者從治療的重要進展中獲益。但這些設備的急劇增長給網絡安全部門帶來了壓力。這是為什么? 更大的攻擊面 IoMT顯著增加了攻擊面。醫院總是擁有大量的IoMT設備,隨著對更多設備進行現代化改造,這個數字必然會繼續增長。 缺乏控制 作為網絡安全團隊,我們無法像控制組織中的其他設備(甚至物聯網)那樣控制IoMT設備。制造商沒有一致的更新政策,物聯網設備往往存在很多漏洞。盡管其他地方的新法規規范了其使用,但制造商在安全性方面卻落后了。 缺乏可見性 對于看不見的東西,是無法提供保護的。對于許多醫療保健組織而言,全面了解IoMT設備必須是2023年及以后的首要任務。雖然,可將IoMT設備與網絡的其余部分隔離,但這并不能保證其不會受到攻擊,不過還是有助于更好地了解其。這樣,就可以看到漏洞在哪里以及對手試圖如何利用,且僅允許IoMT設備通過防火墻進入網絡。網絡安全整合是幫助降低物聯網風險的另一項舉措。通過整合,可以通過單個控制臺獲得更大的可見性和控制力。雖然物聯網制造商在提供適當保護方面進展緩慢,但端的調整已在威脅嚴重影響運營之前將其阻止。2、管理合規性醫院不屬于關鍵基礎設施類別。但好在,隨著轉向NIS2,這種情況正在改變。根據NIST和CIS指南,構建網絡安全框架,這有助于滿足監管合規要求。小型醫院面臨的挑戰之一是,尋找人力來應對不斷變化的監管環境,特別是在行政要求方面。行政方面說到底就是一個人力挑戰,許多醫療機構都面臨著合格人員短缺的問題。3、利用自動化、人工智能和網絡安全整合持續的人員短缺,是自動化、人工智能和網絡安全整合被視為醫療保健行業首要任務的原因之一。利用機器能做的事情越多,就越能減輕自己和員工的負擔。使用整合來消除工具并集中管理控制臺也是如此。但自動化、人工智能和網絡安全不僅僅是解決當前人員挑戰的短期解決方案,它們是網絡安全的未來。當涉及到日志排序或識別模式等任務時,人類不可能與機器競爭。人類可能是SOC可能采取的行動的最后一步,但人類必須依靠機器來幫助完成工作。展望未來除了這些優先事項之外,作為網絡安全領導者,還應該采取其他措施來推動行業發展,并支持提供安全、高質量的現代醫療保健。我們都受益于更多的知識共享。在網絡安全領域,特別是在醫療保健領域,都有一致的目標。我們必須認識到局限性,但也要認識到優勢。就網絡安全而言,醫療保健可能不是收入最高的領域,但也有著巨大的機會為社會做出貢獻。
2024年-1月-26日
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2024-1-26
2024 年云計算的趨勢、機遇和挑戰
作者:Rackspace Technology 公共云業務部全球服務和解決方案高級副總裁 Sandeep Bhargava隨著人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等技術繼續影響基礎設施、服務和市場動態的各個方面,預計 2024 年對云服務的需求將比以往任何時候都更大。 除了這些發展之外,云計算的突破也使得各種規模和跨行業的組織更容易使用和經濟地使用云計算。這在印度尤為明顯,當地企業明年的 IT 預算預計將增加 10.7%,即從 1,125 億美元增加到 1,246 億美元,而 2022 年至 2023 年減少 0.5%。總體而言,企業對下一個競爭優勢的尋找預計將推動明年更大的云投資。 具體來說,生成式人工智能的民主化、對可持續性的更加重視以及生成式人工智能對網絡安全的影響,將使云的采用成為在 2024 年及以后保持競爭力所必需的。2024 年值得關注的趨勢通過云計算、預訓練模型、自然語言模型和開源工具的廣泛使用,各種規模的組織將能夠參與生成人工智能用例的構思和實驗。 對于希望利用生成式人工智能的企業來說,昨天正是遷移到云的最佳時機。雖然生成式人工智能的重點是內容生成和類人對話,但到 2024 年,其應用將擴展到機器人和自動化領域。 這三種技術的整合為印度制造、物流和醫療保健行業提供了巨大的機遇,但首先取決于基礎設施的現代化。與此同時,計算和數據存儲技術的日益普及將增加電力和冷卻的能源消耗,并增加碳排放。 但隨著越來越多的決策者和投資者強調可持續性與盈利同等重要,云服務提供商為使其運營更具可持續性而做出的努力將獲得動力。 更重要的是,這些解決方案將提升客戶的環境、社會和治理 (ESG) 成果。生成人工智能的發展帶來的另一個挑戰涉及網絡犯罪分子使用相同的技術。 組織不應忽視人工智能驅動的網絡安全進步。 面對成熟的云技術,部署先進的威脅檢測系統、加密技術以及對數據隱私和保護的日益關注對于解決日益增長的擔憂至關重要。通過托管云服務把握2024年趨勢為了充分發揮生成式人工智能、機器人技術和自動化的潛力,各種規模的組織都需要對其基礎設施進行現代化改造并利用云的力量。 托管云服務使 IT 團隊能夠遷移到云,而無需通過購買硬件和軟件以及招聘額外人才來增加預算。 除了經濟考慮之外,托管服務提供商還可以確保企業能夠滿足 ESG 目標,并改善其安全狀況,抵御不斷增長和不斷演變的網絡威脅。
2024年-1月-26日
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2024-1-26
推出WIFI 7:連接性的飛躍
推出WIFI 7:連接性的飛躍 保持聯系,是我們日常生活的重中之重。隨著我們擁抱數字時代,無線連接的進步發揮著關鍵作用。進入WiFi 7,這是無線網絡的最新標準。本文將深入探討WiFi 7是什么,以及為什么應該關注這項突破性技術。 什么是WiFi 7?其如何工作?WiFi 7,也稱為IEEE 802.11ax,是最新一代的無線技術,旨在提高互聯網連接的速度和性能。其使用正交頻分多址(OFDMA)和多用戶多輸入多輸出(MU-MIMO)等先進技術來提高無線網絡的效率和容量。借助WiFi 7,多個設備可以同時連接,而不會出現速度明顯下降的情況。其通過將可用頻譜劃分為更小的子信道來實現這一點,從而實現更高效的數據傳輸。此外,MU-MIMO使路由器能夠同時與多個設備通信,從而實現更快、更穩定的連接。為了確保與之前的WiFi標準兼容,WiFi 7路由器被設計為支持向后兼容。這意味著使用較舊WiFi版本的設備,仍然可以連接到WiFi 7網絡,盡管有可能無法從全部功能和改進中受益。總而言之,WiFi 7旨在利用OFDMA和MU-MIMO等先進技術,提供更快、更可靠的互聯網連接。其比以前的WiFi版本有了顯著的改進,對于那些尋求提高上網速度和整體網絡性能的人而言,這是一個理想的選擇。WiFi 7的主要特性 極快的速度:WiFi 7旨在提供前所未有的速度,顯著超越其前身。由于潛在速度可達每秒數千兆位,用戶可以享受閃電般的下載、無縫流媒體和更快的數據傳輸。 容量增加:在擁有大量連接設備的擁擠區域中,面臨的顯著挑戰之一是網絡擁塞。WiFi 7通過增加容量來解決這個問題,允許更多設備同時連接,而不會影響性能。這對于智能家居、辦公室和公共場所尤其有利。 提高效率:WiFi 7采用先進技術來提高頻譜效率。通過更有效地利用可用頻譜,其可以最大限度地減少干擾,并優化無線電頻率的使用。這會帶來更可靠、更穩定的連接。 增強的安全功能:安全是數字時代最重要的問題。WiFi 7引入了加密協議的改進,使其更能抵御潛在的網絡威脅。增強的安全功能,有助于為用戶提供更安全的在線體驗。 為什么要關注? 讓設備面向未來:隨著技術的發展,使用的設備也在不斷發展。投資兼容WiFi 7的設備可確保保持領先地位,并可以充分利用最新的無線功能。 擁擠環境中的無縫連接:無論是在繁忙的機場、擁擠的會議還是人口稠密的市區,WiFi 7增強的容量可確保連接保持穩定可靠,即使在高流量情況下也是如此。 針對新興技術的優化性能:隨著增強現實(AR)、虛擬現實(VR)和物聯網(IoT)的興起,WiFi 7提供了支持這些新興技術所需的基礎設施。使用需要高帶寬和低延遲的設備享受更流暢、更身臨其境的體驗。 無線通信的未來WiFi 7不僅僅是一個漸進的改進;這是無線連接領域的一次飛躍。更快的速度、更大的容量、更高的效率和增強的安全功能的結合,使其成為一項值得關注的技術。無論是技術愛好者、商務專業人士還是日常用戶,WiFi 7都將重新定義我們與數字世界連接和交互的方式。擁抱無線通信的未來——擁抱WiFi 7!
2024年-1月-26日
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2024-1-26
2024年人工智能與數字孿生趨勢
人工智能(AI)和數字孿生是兩個備受關注的技術領域,它們在多個行業中都有著重要的應用。以下是人工智能和數字孿生的一些趨勢: 1.在城市中實施生成式人工智能 到2024年,人工智能(AI)在塑造城市技術格局方面將發揮巨大作用。城市在人工智能的使用方面取得了長足進步,特別是在交通管理和應急響應等領域。然而,過去18個月的突出發展是對生成式人工智能潛力的認識,特別是在涉及大型語言模型(LLM)的情況下。以LLM為代表的生成式人工智能,展示了城市在提高效率和促進與信息的獨特交互方面的潛在能力。預計城市對LLM的采用將會增加,重點是為居民提供服務。這不僅有望提高效率和生產力,而且旨在彌合居民需求與及時解決方案之間的差距。 然而,人工智能在城市中的廣泛融合并非沒有挑戰。隱私問題、網絡安全風險和道德考慮,包括人工智能輸出中的潛在偏見是城市正在努力解決的關鍵問題。當城市考慮風險時,在獲得人工智能工具帶來的生產力提升和確保連貫且詳盡的用戶體驗之間,需要取得微妙的平衡。圍繞人工智能模型訓練中的公平性和包容性的對話,正在成為在不同城市環境中創建用戶友好且相關的工具的不可或缺的一部分。到2024年,城市領導者將越來越多地轉向數字孿生來應對城市挑戰,LLM的技術復雜性又增加了一層復雜性。城市面臨著是否微調現有模型或依賴OpenAI等組織的預先訓練模型的決定。經驗和試點的融合可能會決定城市與這些工具互動的最佳方法。盡管人們對人工智能的潛力感到興奮,但人們也承認,即使是一些人工智能研究科學家,對該技術仍然知之甚少。模型和訓練集越大,性能越好,但模型訓練和部署的細微差別仍有待探索和實驗。2024年,城市向前邁進,不可避免地會經歷一段試錯期。組織可能會遇到數據保護和使用不當的事件,促使公民在使用生成式人工智能工具時要求更多的保護措施。人工智能產生的虛假信息的法律影響,特別是在市政交易等受監管的環境中,將成為城市需要通過建立強有力的護欄來解決的一個重大問題。城市中廣泛且負責任的人工智能整合將通過這一實驗期間吸取的經驗教訓來塑造。 2.地方層面建立人工智能監管 當談到城市人工智能使用的監管以及國家和地方政府政策之間的平衡時,有幾個復雜的問題需要仔細考慮。當前立法面臨的挑戰在于技術的快速發展,特別是在去年。2024年,新興技術的能力存在不確定性。問題在于,如果像OpenAI和Anthropic這樣的新的有影響力的參與者將重塑技術格局,或者像谷歌和微軟這樣的老牌巨頭是否會通過收購或廣泛整合技術來保持主導地位,LLM是否會經歷重大改進。 城市可以成為制定地方層面法學碩士使用指南的驅動力 在國家政府層面,往往會更多地審議和關注圍繞技術政策的理論問題。然而,城市以其積極主動的性質而聞名,并且能夠更快地實施和采用新技術。城市已經在企業和公共服務環境中使用人工智能工具,但通常沒有具體的規定。公開的秘密是,這些工具正在使用中,城市正在主動了解員工如何使用人工智能,努力建立安全做法,最大限度地降低居民的風險。城市可以成為制定地方層面LLM使用指南的驅動力。認識到在缺乏明確的國家框架的情況下監管的必要性,城市可以帶頭制定指導方針來管理人工智能的負責任使用。這反映了對不斷發展的技術格局的務實反應,以及確保在不損害居民福祉的情況下利用人工智能的好處的承諾。城市中的人工智能監管正在以一個動態和去中心化的過程展開,城市帶頭適應技術進步并制定指導方針,來解決人工智能使用帶來的實際挑戰,從而在仍然快速變化的技術環境中實現敏捷性和響應能力。 3.城市數字孿生的持續采用 到2024年,數字孿生在城市中的使用將繼續增長,其多功能性將開始使其成為城市規劃者和領導者的重要工具。居民對更快、更有彈性的基礎設施增長的需求正在推動城市探索創新解決方案。數字孿生提供了全面繪制和了解城市物理基礎設施的能力。這對于老城市來說尤其重要,因為這些城市的項目經常會暴露出意想不到的管道、電線甚至隧道。數字孿生提供的準確繪圖可以更好地進行規劃和模擬,特別是在面對海平面上升等日益嚴重的氣候變化影響時。到2024年,城市領導者將越來越多地轉向數字孿生,以應對建造更快、更密集的住房以及規劃自動駕駛等新興技術的挑戰。數字孿生的模擬功能使規劃人員能夠評估從基礎設施項目到未來交通方式整合的各種場景。圍繞虛擬世界和數字孿生的炒作之間仍然存在聯系,但城市主要專注于利用數字孿生來解決切實的、現實世界的問題。采用數字孿生背后的驅動力是它們解決實際挑戰的能力,最終提高公民的生活質量。盡管虛擬宇宙中的社區參與具有令人著迷的潛力,特別是在習慣于在線社交互動的年輕一代中,但數字孿生的主要用途仍然植根于解決城市的物理挑戰。城市領導者可能會優先考慮數字孿生在改善基礎設施方面的切實好處,而不是關注與虛擬世界相關的虛擬和社會方面。 4.自主交通試點 盡管最近面臨監管挑戰,但我們可以預期自動駕駛班車和公交車駕駛員的部署將會增加。鑒于公交車司機和交通人員的勞動力持續短缺,城市正在認識到自主公共交通的價值,特別是那些能夠容納更高乘客吞吐量的交通。另一方面,在天空中廣泛采用電動垂直起降(eVTOL)飛機似乎是一個更遙遠的愿景。盡管試點和合作伙伴關系前景廣闊,但仍存在諸如垂直起落機場規劃和噪音控制等實際挑戰,更不用說監管環境的復雜性了。面對更緊迫、更緊迫的城市交通問題,證明此類試點投資的合理性可能會很困難雖然eVTOL有一些有趣的用例,特別是在搜索救援和醫療運輸等領域,但乘客定期乘坐eVTOL在區域樞紐之間通勤的想法是一個長期愿景。當談到那些雖然可能有用但被認為華而不實的項目時,公眾會感到疲勞。當公眾尋求公共交通、交通擁堵和安全問題的解決方案時,全球城市領導人和市長可能會發現維持對此類試點的支持具有挑戰性。面對更緊迫、更緊迫的城市交通問題,證明此類試點投資的合理性可能會很困難。隨著我們的前進,重點可能會轉向實用且有影響力的解決方案,直接解決城市環境中居民面臨的日常挑戰。
2024年-1月-26日
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2024-1-26
西蒙LightVerse光/銅混合配線架榮獲2024年BIG創新獎
全球領先的網絡基礎設施專家西蒙公司,近日自豪地宣布,其LightVerse光/銅混合配線架榮獲商業智能集團 (Business Intelligence Group) 頒發的2024年BIG創新獎。 LightVerse光/銅混合配線架通過在單個1U機架空間內無縫集成高性能光纖和銅纜連接,為空間受限的數據中心和智能建筑提供了理想的解決方案。這種創新的方案消除了對單獨面板的需求,節省了寶貴的空間并簡化了網絡部署。 “我們很自豪能夠獲得商業智能集團頒發的這一殊榮,”西蒙總裁兼首席執行官Henry Siemon說,“LightVerse光/銅混合配線架體現了我們對持續創新的承諾,為我們的客戶提供了在當今高度互聯的世界中蓬勃發展所需的敏捷性和效率。” “創新正在推動我們的社會,”商業智能集團首席提名官Maria Jimenez表示,“我們很高興能夠向西蒙致敬,因為他們以身作則,改善了我們的生活。” 來自世界各地的組織提交了他們最近的創新成果,以供BIG創新獎考察和評估。然后,獲提名的候選作品由一組精選的商業領袖和高管進行評判,他們自愿貢獻自己的時間和專業知識來對提交的作品進行評分。 LightVerse光/銅混合配線架只是西蒙堅定不移地致力于創新的一個例子,該公司在研發方面投入巨資,不斷突破網絡基礎設施領域的無限可能性。
2024年-1月-26日
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2024-1-26
OpenAI創始人想打造全球芯片工廠網絡 設計制造一把抓以對抗英偉達
OpenAI聯合創始人SamAltman最近提出一個設想,他想在全球打造AI芯片工廠網絡,以對抗英偉達。為了訓練大語言模型,AI企業需要采購大量英偉達GPU,耗資不菲。當模型正常運營,向消費者開放,運營費用更是天文數字。如何降低成本?大企業絞盡腦汁,它們縮小模型,提升效率,開發定制低價芯片。如果想開發高端芯片,成本極為驚人,流程也很復雜。 英偉達壟斷AI芯片 談到新的芯片項目,SamAltman與幾位投資者協商,整個項目需要幾十億美元。參與的投資者包括AbuDhabi-basedG42、軟銀集團、臺積電。因為壟斷高端GPU芯片,英偉達市值突破萬億美元,芯片巨頭無不將英偉達當成眼中釘、肉中刺。月初時Meta宣布,為了訓練面向未來的超級智能,準備購買350000塊英偉達H100GPU。每塊H100GPU定價約為30000美元,需求旺盛。谷歌用TensorProcessingUnits(TPU)訓練下一代Gemini模型。為了降低成本,谷歌已經投入十多年時間研發TPU。制造芯片需要龐大資金,需要大量“自然資源”,要籌集資金,還要加強研發,只有這樣芯片才能達到很高等級。 OpenAI需要高端芯片 OpenAI需要的是高端芯片,全球能生產高端芯片的工廠并不多,嚴重限制了下一代AI模型的訓練。為了解決此問題,Altman建議建設芯片廠網絡,專門生產AI芯片。未來OpenAI可能會與英特爾、臺積電、三星結盟,也可能與現有投資者微軟加深合作。去年OpenAI曾宣布,它自主研發的AI芯片已經可以在Azure云計算平臺上運行。許多科技巨頭都在研發自主AI芯片,比如亞馬遜的Trainium芯片,谷歌的TPU芯片,盡管如此,幾乎所有的科技巨頭仍然高度依賴英偉達處理器。Altman認為,英偉達芯片還會繼續優化改進,在巨大的壓力下,投資者可能會遠離OpenAI自有芯片項目。到目前為止Altman只是提出一個設想,合作伙伴、投資者還沒有確定。他可能只是擔心高端芯片供不應求,需徹底解決。按照Altman的設想,項目涉及到芯片廠建造和維護,這條路線與亞馬遜、谷歌、微軟不同,后者只是設計芯片,生產完全外包。報道稱,OpenAI與AI企業G42洽談時透露,考慮籌集資金80-100億美元。Altmam希望到2029年左右時能擁有充足的芯片供應,因為他預計到時AI應用、相關計算力的需求將會猛增。 投資者不太可能支持OpenAI 分析Altman的談話不難看出,OpenAI似乎有意卷入芯片制造業務,但很多分析人士認為投資者不太可能參與。Altman本人也是投資者,但非常另類。Altman通過自己的HydrazineCapital、ApolloProjects和AltmanVentures向400多家企業投資,OpenAI也有分支投資基金。在AI芯片領域,Altman已經投資RainAI,2023年OpenAI還曾與RainAI簽署合約,價值5100萬美元。RainAI研發神經形態加速器芯片,該公司原本獲得沙特Prosperity7基金的支持,但由于美國政府擔憂,Prosperity7被迫退出。風投公司OTBVentures的合伙人AdamNiewinski認為,Altman投資芯片技術有雙重目的:“投資對于AI的發展極為重要,還有,這筆投資的回報也可能很豐厚,因為AI芯片需要預計將會大增。”Altman的決定并非天馬行空,隨著地緣沖突加劇,美國肯定會不遺余力收回芯片霸權。特朗普極有可能會回歸,幾天前他曾放言,臺灣搶走了美國的工作和業務機會。如果特朗普真的成為美國總統,極可能會向臺灣、韓國芯片產業動刀。只要AI芯片的需求是真實存在、可以持續的,Altman的投資就不會虧本。如果Altman的新項目成功落地,那就意味著OpenAI戰略出現重大轉變,也意味著AI產業正在朝著垂直整合、硬件定制化方向邁進。如果風投參與,無疑會刺激AI、半導體創新,加劇競爭。
2024年-1月-26日
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OpenAI創始人想打造全球芯片工廠網絡 設計制造一把抓以對抗英偉達
OpenAI聯合創始人SamAltman最近提出一個設想,他想在全球打造AI芯片工廠網絡,以對抗英偉達。為了訓練大語言模型,AI企業需要采購大量英偉達GPU,耗資不菲。當模型正常運營,向消費者開放,運營費用更是天文數字。如何降低成本?大企業絞盡腦汁,它們縮小模型,提升效率,開發定制低價芯片。如果想開發高端芯片,成本極為驚人,流程也很復雜。 英偉達壟斷AI芯片 談到新的芯片項目,SamAltman與幾位投資者協商,整個項目需要幾十億美元。參與的投資者包括AbuDhabi-basedG42、軟銀集團、臺積電。因為壟斷高端GPU芯片,英偉達市值突破萬億美元,芯片巨頭無不將英偉達當成眼中釘、肉中刺。月初時Meta宣布,為了訓練面向未來的超級智能,準備購買350000塊英偉達H100GPU。每塊H100GPU定價約為30000美元,需求旺盛。谷歌用TensorProcessingUnits(TPU)訓練下一代Gemini模型。為了降低成本,谷歌已經投入十多年時間研發TPU。制造芯片需要龐大資金,需要大量“自然資源”,要籌集資金,還要加強研發,只有這樣芯片才能達到很高等級。 OpenAI需要高端芯片 OpenAI需要的是高端芯片,全球能生產高端芯片的工廠并不多,嚴重限制了下一代AI模型的訓練。為了解決此問題,Altman建議建設芯片廠網絡,專門生產AI芯片。未來OpenAI可能會與英特爾、臺積電、三星結盟,也可能與現有投資者微軟加深合作。去年OpenAI曾宣布,它自主研發的AI芯片已經可以在Azure云計算平臺上運行。許多科技巨頭都在研發自主AI芯片,比如亞馬遜的Trainium芯片,谷歌的TPU芯片,盡管如此,幾乎所有的科技巨頭仍然高度依賴英偉達處理器。Altman認為,英偉達芯片還會繼續優化改進,在巨大的壓力下,投資者可能會遠離OpenAI自有芯片項目。到目前為止Altman只是提出一個設想,合作伙伴、投資者還沒有確定。他可能只是擔心高端芯片供不應求,需徹底解決。按照Altman的設想,項目涉及到芯片廠建造和維護,這條路線與亞馬遜、谷歌、微軟不同,后者只是設計芯片,生產完全外包。報道稱,OpenAI與AI企業G42洽談時透露,考慮籌集資金80-100億美元。Altmam希望到2029年左右時能擁有充足的芯片供應,因為他預計到時AI應用、相關計算力的需求將會猛增。 投資者不太可能支持OpenAI 分析Altman的談話不難看出,OpenAI似乎有意卷入芯片制造業務,但很多分析人士認為投資者不太可能參與。Altman本人也是投資者,但非常另類。Altman通過自己的HydrazineCapital、ApolloProjects和AltmanVentures向400多家企業投資,OpenAI也有分支投資基金。在AI芯片領域,Altman已經投資RainAI,2023年OpenAI還曾與RainAI簽署合約,價值5100萬美元。RainAI研發神經形態加速器芯片,該公司原本獲得沙特Prosperity7基金的支持,但由于美國政府擔憂,Prosperity7被迫退出。風投公司OTBVentures的合伙人AdamNiewinski認為,Altman投資芯片技術有雙重目的:“投資對于AI的發展極為重要,還有,這筆投資的回報也可能很豐厚,因為AI芯片需要預計將會大增。”Altman的決定并非天馬行空,隨著地緣沖突加劇,美國肯定會不遺余力收回芯片霸權。特朗普極有可能會回歸,幾天前他曾放言,臺灣搶走了美國的工作和業務機會。如果特朗普真的成為美國總統,極可能會向臺灣、韓國芯片產業動刀。只要AI芯片的需求是真實存在、可以持續的,Altman的投資就不會虧本。如果Altman的新項目成功落地,那就意味著OpenAI戰略出現重大轉變,也意味著AI產業正在朝著垂直整合、硬件定制化方向邁進。如果風投參與,無疑會刺激AI、半導體創新,加劇競爭。
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