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到2028年，云计算市场将达到12664亿美元 到2028年，云计算市场将达到12664亿美元 人工智能和机器学习将推动云计算市场，预计到2028年将达到12664亿美元。 通过互联网提供的计算机服务，包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和智能，被称为云计算。由于云计算，用户可以访问和使用这些服务，而无需为物理基础设施付费和维护。云计算的其他优点包括可扩展性、可靠性、安全性和成本效益。根据MarketsandMarkets的一项研究分析，全球云计算市场预计将以15.1%的复合年增长率(CAGR)发展，从2023年的6264亿美元到2028年的12664亿美元。云计算市场正在扩大，原因包括各个垂直行业和行业对云服务的需求不断增长，COVID-19大流行加速了云支出，边缘计算、5G、大数据、人工智能(AI)和机器学习(ML)等新兴技术的日益普及，以及对数字化转型的需求日益增长。本文将研究云计算市场的一些主要发展和前景，以及其将如何影响该行业的发展方向。云计算市场的趋势:1.混合云的出现混合云是将本地基础设施、私有云和公共云组合成一个云计算模型。使用混合云，客户可以从公共云和私有云的最大特性中受益，包括成本效益、可伸缩性和灵活性，同时保留本地部署基础架构和私有云的控制、安全性和性能。2.云本地应用的扩展使用云计算概念和工具创建、开发和实现的应用程序，如无服务体系结构、微服务、容器和DevOps，被称为云源应用程序。用户可以通过云原生应用充分受益于云的特性，如敏捷性、可扩展性、弹性和可移植性。3.边缘计算的实施被称为“边缘计算”的分布式计算范式，将处理和数据存储移动到更靠近所需的地方，例如靠近用户、传感器或其他设备。边缘计算提高了数据处理的安全性、保密性和可靠性，同时降低了传输延迟、带宽和成本。云计算行业的顶级企业 亚马逊网络服务(AWS)：AWS提供了大量的云服务，包括网络、分析、机器学习、计算、存储、数据库、物联网、安全等。 微软Azure：Azure提供了广泛的云服务，包括计算、网络、分析、机器学习、存储、数据库、物联网、安全等。 谷歌云：谷歌云提供广泛的云服务，包括计算、网络、分析、机器学习、存储、数据库、物联网、安全等。 阿里云：阿里云提供计算、存储、数据库管理、网络、分析、机器学习、物联网、安全等众多云服务。 IBM云：云计算、存储、数据库、网络、分析、机器学习、物联网、安全和其他服务都由IBM云提供。 云计算行业面临的挑战 数据安全和隐私：使用云设置会引起一些安全问题，因为用户要对其数据负责，而且一些云提供商不能保证100%的数据隐私。 成本管理和控制：在使用云服务时，管理费用可能会很困难，因为用户只对其使用的资源收费，并且可能会遇到不可预见的或隐藏的费用。可能导致云成本上升的因素包括性能问题、使用不足、过度供应和资源浪费。 预测云计算未来的市场规模据预测，到2028年，云计算规模将从2023年的6264亿美元增至12664亿美元，复合年增长率(CAGR)为15.1%。此信息来自MarketsandMarkets。以下是预计的年度市场规模: 2024年:7609亿美元 2025年:9258亿美元 2026年:11256亿美元 2027年:12409亿美元 2028年:12664亿美元 -
什么是IT基础设施？-技术的支柱 什么是IT基础设施？-技术的支柱 IT基础设施是指支持信息技术（IT）系统和应用程序运行的一系列基本硬件、软件、网络、数据中心设施和服务。这些组成部分共同构成了一个企业或组织的技术基础架构，支持其日常运营和业务活动。 IT基础设施通常包括以下几个方面： 硬件设备：包括服务器、计算机、网络设备、存储设备等。这些设备提供了运行和存储数据的基本物理平台。 操作系统和系统软件：操作系统是计算机硬件和应用程序之间的中间层，而系统软件包括与硬件交互的各种工具和驱动程序。 网络基础设施：包括局域网（LAN）、广域网（WAN）、互联网连接以及相关网络设备，如路由器、交换机等。 数据库系统：用于存储和管理组织的数据。数据库系统使得数据的组织、检索和更新变得更加高效。 安全设施：包括防火墙、入侵检测系统、安全软件等，用于保护系统和数据免受未经授权的访问和恶意攻击。 电源和冷却设备：保证硬件设备的稳定运行，防止过热和其他硬件故障。 应用程序和软件：涉及组织特定需求的各种应用程序，例如办公软件、业务应用、客户关系管理系统等。 IT基础设施的设计和管理对于一个组织的高效运作至关重要。良好的IT基础设施可以提高生产力、降低成本、增强安全性，并为业务发展提供支持。IT基础设施的主要组件，通常由围绕结构化布线、光纤和网络（Cat 5e、Cat6等）、交换机、服务器机架、服务器、SAN、防火墙、集线器和路由器构建的IT解决方案组成。当大多数人想到信息技术(IT)时，通常会想到软件和软件开发。最初的假设是IT团队由知道如何编写代码、开发网站和进行质量测试的人员组成。这都是事实，但是软件也需要在硬件上运行。IT基础设施是完整的硬件系统，允许软件运行以及人们在企业内部和外部进行通信。走进一个数据中心时，看到的是IT基础设施的核心和灵魂。以下是一些主要组件：网络交换机和网络集线器交换机是数据中心中将所有设备连接在一起的设备之一。其允许计算机、打印机和服务器等组件在同一网络上相互通信。交换机有两种类型：非托管和托管。非托管交换机可能会出现在家中或较小的环境中。这些不需要配置，只需插入即可工作。托管交换机提供更高的安全性，并经过配置以适合网络。托管交换机适用于需要更多控制和安全性的大型企业环境。网络集线器是局域网(LAN)中设备的中央连接点。当许多设备连接到基于集线器的网络时，其通常会变得更慢。为了缓解这种情况，较大的组织通常包括多个连接不同组计算机系统的交换机。然后，这些交换机连接到路由器，允许网络相互通信以及与互联网通信。想象一下，将交换机视为蜘蛛网的中心。路由器将网络连接在一起，使其进行通信。交换机和集线器非常相似，但交换机更加智能。当一台计算机想要与另一台计算机通信时，交换机可以将数据直接定向到该设备。另一方面，集线器会将一台计算机发送的数据传送到所有其他连接的计算机。路由器交换机和集线器旨在创建网络，而路由器则旨在连接网络。假设，企业的销售部门（网络1），需要与项目管理部门（网络2）进行沟通。那么，发送的数据将进入网络（网络1）中的交换机，交换机会将其定向到路由器。然后，路由器充当流量指挥者，将数据包发送到网络2的交换机，然后交换机将其定向到与之通信的特定IP地址。每个企业都有独特的网络设置，这完全取决于企业的规模和用户数量。这是对设备如何相互通信的一个非常基本的解释，并且很容易看出，随着业务的发展，其会变得多么复杂。 -
医疗网络安全：医院提高网络弹性的途径 医疗网络安全：医院提高网络弹性的途径 医疗保健行业中的网络攻击削弱了我们提供高质量医疗服务的能力，并可能危及患者的安全，甚至生命。不幸的是，黑客将医疗行业视为主要目标，尤其是勒索软件和数据隐私攻击。我们都不想听到医院被入侵的消息，也不想成为医院里必须处理后果的人。每次听到违规事件，都令人感到不安。 网络攻击是不可避免的，但成功的攻击并不一定总是成功。作为医疗保健和网络安全领域的领导者，必须格外警惕，了解漏洞，并为组织提供尽可能最好的防御，即使面临持续的预算限制和具有挑战性的网络安全人才短缺。以下是医疗行业最为关心的三个领域。这些优先事项中的每一个都带来了挑战和机遇：IoMT设备的增长及其带来的漏洞的增加监管环境更具挑战性，不仅在技术方面，也在管理行政方面的能力方面。可利用自动化、人工智能和网络安全整合来改善保护，并减轻预算和人员问题的影响。1、确保IoMT安全IoMT设备为从业者提供了巨大的机会，可以提高护理质量，也可以让患者从治疗的重要进展中获益。但这些设备的急剧增长给网络安全部门带来了压力。这是为什么？ 更大的攻击面 IoMT显著增加了攻击面。医院总是拥有大量的IoMT设备，随着对更多设备进行现代化改造，这个数字必然会继续增长。 缺乏控制 作为网络安全团队，我们无法像控制组织中的其他设备（甚至物联网）那样控制IoMT设备。制造商没有一致的更新政策，物联网设备往往存在很多漏洞。尽管其他地方的新法规规范了其使用，但制造商在安全性方面却落后了。 缺乏可见性 对于看不见的东西，是无法提供保护的。对于许多医疗保健组织而言，全面了解IoMT设备必须是2023年及以后的首要任务。虽然，可将IoMT设备与网络的其余部分隔离，但这并不能保证其不会受到攻击，不过还是有助于更好地了解其。这样，就可以看到漏洞在哪里以及对手试图如何利用，且仅允许IoMT设备通过防火墙进入网络。网络安全整合是帮助降低物联网风险的另一项举措。通过整合，可以通过单个控制台获得更大的可见性和控制力。虽然物联网制造商在提供适当保护方面进展缓慢，但端的调整已在威胁严重影响运营之前将其阻止。2、管理合规性医院不属于关键基础设施类别。但好在，随着转向NIS2，这种情况正在改变。根据NIST和CIS指南，构建网络安全框架，这有助于满足监管合规要求。小型医院面临的挑战之一是，寻找人力来应对不断变化的监管环境，特别是在行政要求方面。行政方面说到底就是一个人力挑战，许多医疗机构都面临着合格人员短缺的问题。3、利用自动化、人工智能和网络安全整合持续的人员短缺，是自动化、人工智能和网络安全整合被视为医疗保健行业首要任务的原因之一。利用机器能做的事情越多，就越能减轻自己和员工的负担。使用整合来消除工具并集中管理控制台也是如此。但自动化、人工智能和网络安全不仅仅是解决当前人员挑战的短期解决方案，它们是网络安全的未来。当涉及到日志排序或识别模式等任务时，人类不可能与机器竞争。人类可能是SOC可能采取的行动的最后一步，但人类必须依靠机器来帮助完成工作。展望未来除了这些优先事项之外，作为网络安全领导者，还应该采取其他措施来推动行业发展，并支持提供安全、高质量的现代医疗保健。我们都受益于更多的知识共享。在网络安全领域，特别是在医疗保健领域，都有一致的目标。我们必须认识到局限性，但也要认识到优势。就网络安全而言，医疗保健可能不是收入最高的领域，但也有着巨大的机会为社会做出贡献。 -
2024 年云计算的趋势、机遇和挑战 作者：Rackspace Technology 公共云业务部全球服务和解决方案高级副总裁 Sandeep Bhargava随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等技术继续影响基础设施、服务和市场动态的各个方面，预计 2024 年对云服务的需求将比以往任何时候都更大。 除了这些发展之外，云计算的突破也使得各种规模和跨行业的组织更容易使用和经济地使用云计算。这在印度尤为明显，当地企业明年的 IT 预算预计将增加 10.7%，即从 1,125 亿美元增加到 1,246 亿美元，而 2022 年至 2023 年减少 0.5%。总体而言，企业对下一个竞争优势的寻找预计将推动明年更大的云投资。 具体来说，生成式人工智能的民主化、对可持续性的更加重视以及生成式人工智能对网络安全的影响，将使云的采用成为在 2024 年及以后保持竞争力所必需的。2024 年值得关注的趋势通过云计算、预训练模型、自然语言模型和开源工具的广泛使用，各种规模的组织将能够参与生成人工智能用例的构思和实验。 对于希望利用生成式人工智能的企业来说，昨天正是迁移到云的最佳时机。虽然生成式人工智能的重点是内容生成和类人对话，但到 2024 年，其应用将扩展到机器人和自动化领域。 这三种技术的整合为印度制造、物流和医疗保健行业提供了巨大的机遇，但首先取决于基础设施的现代化。与此同时，计算和数据存储技术的日益普及将增加电力和冷却的能源消耗，并增加碳排放。 但随着越来越多的决策者和投资者强调可持续性与盈利同等重要，云服务提供商为使其运营更具可持续性而做出的努力将获得动力。 更重要的是，这些解决方案将提升客户的环境、社会和治理 (ESG) 成果。生成人工智能的发展带来的另一个挑战涉及网络犯罪分子使用相同的技术。 组织不应忽视人工智能驱动的网络安全进步。 面对成熟的云技术，部署先进的威胁检测系统、加密技术以及对数据隐私和保护的日益关注对于解决日益增长的担忧至关重要。通过托管云服务把握2024年趋势为了充分发挥生成式人工智能、机器人技术和自动化的潜力，各种规模的组织都需要对其基础设施进行现代化改造并利用云的力量。 托管云服务使 IT 团队能够迁移到云，而无需通过购买硬件和软件以及招聘额外人才来增加预算。 除了经济考虑之外，托管服务提供商还可以确保企业能够满足 ESG 目标，并改善其安全状况，抵御不断增长和不断演变的网络威胁。 -
推出WIFI 7：连接性的飞跃 推出WIFI 7：连接性的飞跃 保持联系，是我们日常生活的重中之重。随着我们拥抱数字时代，无线连接的进步发挥着关键作用。进入WiFi 7，这是无线网络的最新标准。本文将深入探讨WiFi 7是什么，以及为什么应该关注这项突破性技术。 什么是WiFi 7？其如何工作？WiFi 7，也称为IEEE 802.11ax，是最新一代的无线技术，旨在提高互联网连接的速度和性能。其使用正交频分多址（OFDMA）和多用户多输入多输出（MU-MIMO）等先进技术来提高无线网络的效率和容量。借助WiFi 7，多个设备可以同时连接，而不会出现速度明显下降的情况。其通过将可用频谱划分为更小的子信道来实现这一点，从而实现更高效的数据传输。此外，MU-MIMO使路由器能够同时与多个设备通信，从而实现更快、更稳定的连接。为了确保与之前的WiFi标准兼容，WiFi 7路由器被设计为支持向后兼容。这意味着使用较旧WiFi版本的设备，仍然可以连接到WiFi 7网络，尽管有可能无法从全部功能和改进中受益。总而言之，WiFi 7旨在利用OFDMA和MU-MIMO等先进技术，提供更快、更可靠的互联网连接。其比以前的WiFi版本有了显著的改进，对于那些寻求提高上网速度和整体网络性能的人而言，这是一个理想的选择。WiFi 7的主要特性 极快的速度：WiFi 7旨在提供前所未有的速度，显著超越其前身。由于潜在速度可达每秒数千兆位，用户可以享受闪电般的下载、无缝流媒体和更快的数据传输。 容量增加：在拥有大量连接设备的拥挤区域中，面临的显著挑战之一是网络拥塞。WiFi 7通过增加容量来解决这个问题，允许更多设备同时连接，而不会影响性能。这对于智能家居、办公室和公共场所尤其有利。 提高效率：WiFi 7采用先进技术来提高频谱效率。通过更有效地利用可用频谱，其可以最大限度地减少干扰，并优化无线电频率的使用。这会带来更可靠、更稳定的连接。 增强的安全功能：安全是数字时代最重要的问题。WiFi 7引入了加密协议的改进，使其更能抵御潜在的网络威胁。增强的安全功能，有助于为用户提供更安全的在线体验。 为什么要关注？ 让设备面向未来：随着技术的发展，使用的设备也在不断发展。投资兼容WiFi 7的设备可确保保持领先地位，并可以充分利用最新的无线功能。 拥挤环境中的无缝连接：无论是在繁忙的机场、拥挤的会议还是人口稠密的市区，WiFi 7增强的容量可确保连接保持稳定可靠，即使在高流量情况下也是如此。 针对新兴技术的优化性能：随着增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和物联网(IoT)的兴起，WiFi 7提供了支持这些新兴技术所需的基础设施。使用需要高带宽和低延迟的设备享受更流畅、更身临其境的体验。 无线通信的未来WiFi 7不仅仅是一个渐进的改进；这是无线连接领域的一次飞跃。更快的速度、更大的容量、更高的效率和增强的安全功能的结合，使其成为一项值得关注的技术。无论是技术爱好者、商务专业人士还是日常用户，WiFi 7都将重新定义我们与数字世界连接和交互的方式。拥抱无线通信的未来——拥抱WiFi 7！ -
2024年人工智能与数字孪生趋势 人工智能（AI）和数字孪生是两个备受关注的技术领域，它们在多个行业中都有着重要的应用。以下是人工智能和数字孪生的一些趋势： 1.在城市中实施生成式人工智能 到2024年，人工智能(AI)在塑造城市技术格局方面将发挥巨大作用。城市在人工智能的使用方面取得了长足进步，特别是在交通管理和应急响应等领域。然而，过去18个月的突出发展是对生成式人工智能潜力的认识，特别是在涉及大型语言模型（LLM）的情况下。以LLM为代表的生成式人工智能，展示了城市在提高效率和促进与信息的独特交互方面的潜在能力。预计城市对LLM的采用将会增加，重点是为居民提供服务。这不仅有望提高效率和生产力，而且旨在弥合居民需求与及时解决方案之间的差距。 然而，人工智能在城市中的广泛融合并非没有挑战。隐私问题、网络安全风险和道德考虑，包括人工智能输出中的潜在偏见是城市正在努力解决的关键问题。当城市考虑风险时，在获得人工智能工具带来的生产力提升和确保连贯且详尽的用户体验之间，需要取得微妙的平衡。围绕人工智能模型训练中的公平性和包容性的对话，正在成为在不同城市环境中创建用户友好且相关的工具的不可或缺的一部分。到2024年，城市领导者将越来越多地转向数字孪生来应对城市挑战，LLM的技术复杂性又增加了一层复杂性。城市面临着是否微调现有模型或依赖OpenAI等组织的预先训练模型的决定。经验和试点的融合可能会决定城市与这些工具互动的最佳方法。尽管人们对人工智能的潜力感到兴奋，但人们也承认，即使是一些人工智能研究科学家，对该技术仍然知之甚少。模型和训练集越大，性能越好，但模型训练和部署的细微差别仍有待探索和实验。2024年，城市向前迈进，不可避免地会经历一段试错期。组织可能会遇到数据保护和使用不当的事件，促使公民在使用生成式人工智能工具时要求更多的保护措施。人工智能产生的虚假信息的法律影响，特别是在市政交易等受监管的环境中，将成为城市需要通过建立强有力的护栏来解决的一个重大问题。城市中广泛且负责任的人工智能整合将通过这一实验期间吸取的经验教训来塑造。 2.地方层面建立人工智能监管 当谈到城市人工智能使用的监管以及国家和地方政府政策之间的平衡时，有几个复杂的问题需要仔细考虑。当前立法面临的挑战在于技术的快速发展，特别是在去年。2024年，新兴技术的能力存在不确定性。问题在于，如果像OpenAI和Anthropic这样的新的有影响力的参与者将重塑技术格局，或者像谷歌和微软这样的老牌巨头是否会通过收购或广泛整合技术来保持主导地位，LLM是否会经历重大改进。 城市可以成为制定地方层面法学硕士使用指南的驱动力 在国家政府层面，往往会更多地审议和关注围绕技术政策的理论问题。然而，城市以其积极主动的性质而闻名，并且能够更快地实施和采用新技术。城市已经在企业和公共服务环境中使用人工智能工具，但通常没有具体的规定。公开的秘密是，这些工具正在使用中，城市正在主动了解员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风险。城市可以成为制定地方层面LLM使用指南的驱动力。认识到在缺乏明确的国家框架的情况下监管的必要性，城市可以带头制定指导方针来管理人工智能的负责任使用。这反映了对不断发展的技术格局的务实反应，以及确保在不损害居民福祉的情况下利用人工智能的好处的承诺。城市中的人工智能监管正在以一个动态和去中心化的过程展开，城市带头适应技术进步并制定指导方针，来解决人工智能使用带来的实际挑战，从而在仍然快速变化的技术环境中实现敏捷性和响应能力。 3.城市数字孪生的持续采用 到2024年，数字孪生在城市中的使用将继续增长，其多功能性将开始使其成为城市规划者和领导者的重要工具。居民对更快、更有弹性的基础设施增长的需求正在推动城市探索创新解决方案。数字孪生提供了全面绘制和了解城市物理基础设施的能力。这对于老城市来说尤其重要，因为这些城市的项目经常会暴露出意想不到的管道、电线甚至隧道。数字孪生提供的准确绘图可以更好地进行规划和模拟，特别是在面对海平面上升等日益严重的气候变化影响时。到2024年，城市领导者将越来越多地转向数字孪生，以应对建造更快、更密集的住房以及规划自动驾驶等新兴技术的挑战。数字孪生的模拟功能使规划人员能够评估从基础设施项目到未来交通方式整合的各种场景。围绕虚拟世界和数字孪生的炒作之间仍然存在联系，但城市主要专注于利用数字孪生来解决切实的、现实世界的问题。采用数字孪生背后的驱动力是它们解决实际挑战的能力，最终提高公民的生活质量。尽管虚拟宇宙中的社区参与具有令人着迷的潜力，特别是在习惯于在线社交互动的年轻一代中，但数字孪生的主要用途仍然植根于解决城市的物理挑战。城市领导者可能会优先考虑数字孪生在改善基础设施方面的切实好处，而不是关注与虚拟世界相关的虚拟和社会方面。 4.自主交通试点 尽管最近面临监管挑战，但我们可以预期自动驾驶班车和公交车驾驶员的部署将会增加。鉴于公交车司机和交通人员的劳动力持续短缺，城市正在认识到自主公共交通的价值，特别是那些能够容纳更高乘客吞吐量的交通。另一方面，在天空中广泛采用电动垂直起降（eVTOL）飞机似乎是一个更遥远的愿景。尽管试点和合作伙伴关系前景广阔，但仍存在诸如垂直起落机场规划和噪音控制等实际挑战，更不用说监管环境的复杂性了。面对更紧迫、更紧迫的城市交通问题，证明此类试点投资的合理性可能会很困难虽然eVTOL有一些有趣的用例，特别是在搜索救援和医疗运输等领域，但乘客定期乘坐eVTOL在区域枢纽之间通勤的想法是一个长期愿景。当谈到那些虽然可能有用但被认为华而不实的项目时，公众会感到疲劳。当公众寻求公共交通、交通拥堵和安全问题的解决方案时，全球城市领导人和市长可能会发现维持对此类试点的支持具有挑战性。面对更紧迫、更紧迫的城市交通问题，证明此类试点投资的合理性可能会很困难。随着我们的前进，重点可能会转向实用且有影响力的解决方案，直接解决城市环境中居民面临的日常挑战。 -
西蒙LightVerse光/铜混合配线架荣获2024年BIG创新奖 全球领先的网络基础设施专家西蒙公司，近日自豪地宣布，其LightVerse光/铜混合配线架荣获商业智能集团 (Business Intelligence Group) 颁发的2024年BIG创新奖。 LightVerse光/铜混合配线架通过在单个1U机架空间内无缝集成高性能光纤和铜缆连接，为空间受限的数据中心和智能建筑提供了理想的解决方案。这种创新的方案消除了对单独面板的需求，节省了宝贵的空间并简化了网络部署。 “我们很自豪能够获得商业智能集团颁发的这一殊荣，”西蒙总裁兼首席执行官Henry Siemon说，“LightVerse光/铜混合配线架体现了我们对持续创新的承诺，为我们的客户提供了在当今高度互联的世界中蓬勃发展所需的敏捷性和效率。” “创新正在推动我们的社会，”商业智能集团首席提名官Maria Jimenez表示，“我们很高兴能够向西蒙致敬，因为他们以身作则，改善了我们的生活。” 来自世界各地的组织提交了他们最近的创新成果，以供BIG创新奖考察和评估。然后，获提名的候选作品由一组精选的商业领袖和高管进行评判，他们自愿贡献自己的时间和专业知识来对提交的作品进行评分。 LightVerse光/铜混合配线架只是西蒙坚定不移地致力于创新的一个例子，该公司在研发方面投入巨资，不断突破网络基础设施领域的无限可能性。 -
OpenAI创始人想打造全球芯片工厂网络 设计制造一把抓以对抗英伟达 OpenAI联合创始人SamAltman最近提出一个设想，他想在全球打造AI芯片工厂网络，以对抗英伟达。为了训练大语言模型，AI企业需要采购大量英伟达GPU，耗资不菲。当模型正常运营，向消费者开放，运营费用更是天文数字。如何降低成本？大企业绞尽脑汁，它们缩小模型，提升效率，开发定制低价芯片。如果想开发高端芯片，成本极为惊人，流程也很复杂。 英伟达垄断AI芯片 谈到新的芯片项目，SamAltman与几位投资者协商，整个项目需要几十亿美元。参与的投资者包括AbuDhabi-basedG42、软银集团、台积电。因为垄断高端GPU芯片，英伟达市值突破万亿美元，芯片巨头无不将英伟达当成眼中钉、肉中刺。月初时Meta宣布，为了训练面向未来的超级智能，准备购买350000块英伟达H100GPU。每块H100GPU定价约为30000美元，需求旺盛。谷歌用TensorProcessingUnits（TPU)训练下一代Gemini模型。为了降低成本，谷歌已经投入十多年时间研发TPU。制造芯片需要庞大资金，需要大量“自然资源”，要筹集资金，还要加强研发，只有这样芯片才能达到很高等级。 OpenAI需要高端芯片 OpenAI需要的是高端芯片，全球能生产高端芯片的工厂并不多，严重限制了下一代AI模型的训练。为了解决此问题，Altman建议建设芯片厂网络，专门生产AI芯片。未来OpenAI可能会与英特尔、台积电、三星结盟，也可能与现有投资者微软加深合作。去年OpenAI曾宣布，它自主研发的AI芯片已经可以在Azure云计算平台上运行。许多科技巨头都在研发自主AI芯片，比如亚马逊的Trainium芯片，谷歌的TPU芯片，尽管如此，几乎所有的科技巨头仍然高度依赖英伟达处理器。Altman认为，英伟达芯片还会继续优化改进，在巨大的压力下，投资者可能会远离OpenAI自有芯片项目。到目前为止Altman只是提出一个设想，合作伙伴、投资者还没有确定。他可能只是担心高端芯片供不应求，需彻底解决。按照Altman的设想，项目涉及到芯片厂建造和维护，这条路线与亚马逊、谷歌、微软不同，后者只是设计芯片，生产完全外包。报道称，OpenAI与AI企业G42洽谈时透露，考虑筹集资金80-100亿美元。Altmam希望到2029年左右时能拥有充足的芯片供应，因为他预计到时AI应用、相关计算力的需求将会猛增。 投资者不太可能支持OpenAI 分析Altman的谈话不难看出，OpenAI似乎有意卷入芯片制造业务，但很多分析人士认为投资者不太可能参与。Altman本人也是投资者，但非常另类。Altman通过自己的HydrazineCapital、ApolloProjects和AltmanVentures向400多家企业投资，OpenAI也有分支投资基金。在AI芯片领域，Altman已经投资RainAI，2023年OpenAI还曾与RainAI签署合约，价值5100万美元。RainAI研发神经形态加速器芯片，该公司原本获得沙特Prosperity7基金的支持，但由于美国政府担忧，Prosperity7被迫退出。风投公司OTBVentures的合伙人AdamNiewinski认为，Altman投资芯片技术有双重目的：“投资对于AI的发展极为重要，还有，这笔投资的回报也可能很丰厚，因为AI芯片需要预计将会大增。”Altman的决定并非天马行空，随着地缘冲突加剧，美国肯定会不遗余力收回芯片霸权。特朗普极有可能会回归，几天前他曾放言，台湾抢走了美国的工作和业务机会。如果特朗普真的成为美国总统，极可能会向台湾、韩国芯片产业动刀。只要AI芯片的需求是真实存在、可以持续的，Altman的投资就不会亏本。如果Altman的新项目成功落地，那就意味着OpenAI战略出现重大转变，也意味着AI产业正在朝着垂直整合、硬件定制化方向迈进。如果风投参与，无疑会刺激AI、半导体创新，加剧竞争。 -
OpenAI创始人想打造全球芯片工厂网络 设计制造一把抓以对抗英伟达 OpenAI联合创始人SamAltman最近提出一个设想，他想在全球打造AI芯片工厂网络，以对抗英伟达。为了训练大语言模型，AI企业需要采购大量英伟达GPU，耗资不菲。当模型正常运营，向消费者开放，运营费用更是天文数字。如何降低成本？大企业绞尽脑汁，它们缩小模型，提升效率，开发定制低价芯片。如果想开发高端芯片，成本极为惊人，流程也很复杂。 英伟达垄断AI芯片 谈到新的芯片项目，SamAltman与几位投资者协商，整个项目需要几十亿美元。参与的投资者包括AbuDhabi-basedG42、软银集团、台积电。因为垄断高端GPU芯片，英伟达市值突破万亿美元，芯片巨头无不将英伟达当成眼中钉、肉中刺。月初时Meta宣布，为了训练面向未来的超级智能，准备购买350000块英伟达H100GPU。每块H100GPU定价约为30000美元，需求旺盛。谷歌用TensorProcessingUnits（TPU)训练下一代Gemini模型。为了降低成本，谷歌已经投入十多年时间研发TPU。制造芯片需要庞大资金，需要大量“自然资源”，要筹集资金，还要加强研发，只有这样芯片才能达到很高等级。 OpenAI需要高端芯片 OpenAI需要的是高端芯片，全球能生产高端芯片的工厂并不多，严重限制了下一代AI模型的训练。为了解决此问题，Altman建议建设芯片厂网络，专门生产AI芯片。未来OpenAI可能会与英特尔、台积电、三星结盟，也可能与现有投资者微软加深合作。去年OpenAI曾宣布，它自主研发的AI芯片已经可以在Azure云计算平台上运行。许多科技巨头都在研发自主AI芯片，比如亚马逊的Trainium芯片，谷歌的TPU芯片，尽管如此，几乎所有的科技巨头仍然高度依赖英伟达处理器。Altman认为，英伟达芯片还会继续优化改进，在巨大的压力下，投资者可能会远离OpenAI自有芯片项目。到目前为止Altman只是提出一个设想，合作伙伴、投资者还没有确定。他可能只是担心高端芯片供不应求，需彻底解决。按照Altman的设想，项目涉及到芯片厂建造和维护，这条路线与亚马逊、谷歌、微软不同，后者只是设计芯片，生产完全外包。报道称，OpenAI与AI企业G42洽谈时透露，考虑筹集资金80-100亿美元。Altmam希望到2029年左右时能拥有充足的芯片供应，因为他预计到时AI应用、相关计算力的需求将会猛增。 投资者不太可能支持OpenAI 分析Altman的谈话不难看出，OpenAI似乎有意卷入芯片制造业务，但很多分析人士认为投资者不太可能参与。Altman本人也是投资者，但非常另类。Altman通过自己的HydrazineCapital、ApolloProjects和AltmanVentures向400多家企业投资，OpenAI也有分支投资基金。在AI芯片领域，Altman已经投资RainAI，2023年OpenAI还曾与RainAI签署合约，价值5100万美元。RainAI研发神经形态加速器芯片，该公司原本获得沙特Prosperity7基金的支持，但由于美国政府担忧，Prosperity7被迫退出。风投公司OTBVentures的合伙人AdamNiewinski认为，Altman投资芯片技术有双重目的：“投资对于AI的发展极为重要，还有，这笔投资的回报也可能很丰厚，因为AI芯片需要预计将会大增。”Altman的决定并非天马行空，随着地缘冲突加剧，美国肯定会不遗余力收回芯片霸权。特朗普极有可能会回归，几天前他曾放言，台湾抢走了美国的工作和业务机会。如果特朗普真的成为美国总统，极可能会向台湾、韩国芯片产业动刀。只要AI芯片的需求是真实存在、可以持续的，Altman的投资就不会亏本。如果Altman的新项目成功落地，那就意味着OpenAI战略出现重大转变，也意味着AI产业正在朝着垂直整合、硬件定制化方向迈进。如果风投参与，无疑会刺激AI、半导体创新，加剧竞争。
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什么是网络系统中的结构化布线？ 结构化布线在网络系统中发挥着至关重要的作用，为组织内的无缝通信和数据传输提供了坚实的基础。 这种综合基础设施旨在支持广泛的应用程序和技术。 本文将深入探讨它是什么、为什么它很重要以及它为组织提供的好处。什么是结构化布线？结构化布线是指旨在支持网络性能和可靠性的建筑基础设施。 它包含许多标准化的较小元件（结构化）和各种组件，包括电缆、连接器、机架和接线板，所有这些都安装在预定义的分层结构中。 这种标准化方法可以实现网络资源的高效管理和组织。 同时，连接器和铜缆布线性能类别和设计指南的标准化极大地简化了IT网络的规划和实施。结构化布线与传统点对点布线结构化布线是一种有组织的布线基础设施方法。 要完全掌握这个概念，首先要考虑什么是非结构化布线。 在许多数据中心，所使用的传统布线方法被定义为“点对点”，也称为意大利面条式布线。 这种方法直接在需要连接的硬件之间运行插接电缆(或“跳线”)。在这种情况下，通常会导致网络基础设施复杂且无组织。 随着业务的发展和技术的不断进步，这种布线方法变得越来越低效且管理起来很麻烦。然而，在结构化布线系统中，使用一系列配线架和中继线来创建允许硬件端口连接到机架顶部的配线架的结构。 然后，该配线架通过 MDA（主分配区域）中的干线（设计用于传输的多光纤组件）连接到另一个配线架。 MDA 是结构化布线的关键部分。 在这里，所有 MAC（移动、添加和更改）都可以使用短长度跳线进行制作。结构化布线的好处 • 增强的可靠性：结构化布线通过最大限度地减少错误和故障点来确保可靠的网络基础设施。 正确安装和组织的布线可以降低信号干扰、数据丢失和性能问题的风险，从而提高整体系统的可靠性。 • 可扩展性：随着组织的不断发展，对增加网络容量的需求也在不断增长。 通过网络布线，企业可以轻松扩展其网络基础设施，以容纳更多设备和更高的数据传输速率。 结构化布线可以灵活地适应不断变化的网络需求，而无需中断整个系统。 • 简化故障排除和维护：结构化布线框架提供了清晰且有组织的结构，使故障排除和维护网络连接变得更加容易。 标记良好且标准化的布线基础设施可显着减少诊断和纠正连接问题所需的时间和精力，从而提高网络正常运行时间。 • 经济高效的解决方案：虽然布线的初始安装成本可能较高，但它可以节省长期成本。 结构化布线的可扩展性和可靠性减少了频繁升级的需要，并最大限度地减少了网络停机时间。 此外，易于维护和故障排除有助于降低运营成本，使其成为组织经济高效的选择。 • 美学：永远不要低估外观！ 结构化布线系统看起来比点对点方法干净得多。由于更改是在MDA中进行的，而不是在硬件上进行的，因此在大多数情况下，可以连接硬件，而不会触及硬件。这使得交换机前面的布线在外观上保持美观。结论结构化布线是网络系统中的重要组成部分，因为它为数据传输提供了强大、可扩展且可靠的基础。 通过遵守全球公认的标准，结构化布线可促进高速连接、简化故障排除并确保未来的可扩展性。 考虑到这些优势，企业应优先考虑将这种布线纳入网络基础设施中，以优化性能和生产力。 来源：FS ；By Sheldon