傳 Sam Altman 擬募資至多 7 萬億美元：重構全球 AI 晶片格局
據《華爾街日報》報道，OpenAI CEO Sam Altman 正在洽談籌集 5 萬億至 7 萬億美元，用於重構全球半導體與算力基礎設施。Altman 認為晶片供應不足制約了 AI 擴張，希望藉此打破輝達的壟斷局面。不過這筆天文數字般的募資規模在落地上面臨極大現實阻力。
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Hugging Face 聯手 Google Cloud：開源模型直通 Vertex AI 與 TPU
Hugging Face 宣佈與 Google Cloud 達成戰略合作。開發者可以直接在 Google Kubernetes Engine 和 Vertex AI 上訓練與部署 Hugging Face 開源模型，並呼叫 TPU 等算力資源。雙方合作打通了開源生態與雲端基礎設施，降低企業自建 AI 模型的門檻。
IEA 電力報告：受 AI 與加密幣推動，資料中心用電量到 2026 年或翻倍
國際能源署（IEA）釋出電力報告，指出隨著 AI 訓練和加密貨幣挖礦激增，全球資料中心用電量到 2026 年最高可能翻倍至 1050 TWh，增量相當於整個德國的用電規模。報告預估 AI 行業用電屆時將增至十倍，對各地電網提出嚴峻挑戰。
據報 OpenAI 欲募資千億美元：自建全球晶片工廠挑戰輝達
據彭博社等媒體報道，OpenAI CEO Sam Altman 正在與軟銀、阿布扎比 G42 等機構接洽，計劃籌集約 1000 億美元在全球自建 AI 晶片製造廠。該專案代號為 Tigris，意在打通從晶片設計到製造的全流程，緩解算力短缺並擺脫對輝達的依賴。
扎克伯格確認 Meta 正訓練 Llama 3：年底將囤下 34 萬張 H100 衝刺 AGI
Meta 扎克伯格宣佈正在訓練下一代大模型 Llama 3，重點補齊程式碼生成、推理與規劃能力。為了打造通用人工智慧（AGI），Meta 預計在年底前囤積超 34 萬張輝達 H100 晶片，總算力摺合近 60 萬張 H100，並調整架構讓前沿科研更直接對接數十億產品使用者。
Apple、AMD 和高通 GPU 曝安全漏洞：或洩露本地 AI 對話與權重
週三，安全機構 Trail of Bits 披露 Apple、AMD 與高通 GPU 存在名為 LeftoverLocals 的漏洞，攻擊者可從視訊記憶體中竊取大模型對話及模型權重。漏洞可導致 5MB 至 180MB 資料洩露。蘋果 M3 和 A17 已修復，但大量舊款裝置仍存風險。
ChatGPT Plus 重新開放訂閱：調集到更多 GPU，暫停後再度放開
@sama 宣佈 ChatGPT Plus 重新開放訂閱。此前由於算力緊張，官方一度暫停了新使用者付費入口，這次表示在調集到更多 GPU 後終於能夠重啟。想要升級付費服務的使用者現在可以重新去開通了。
AMD 正式推出 MI300 晶片：推理效能超 H100，正面叫板輝達
AMD 推出 Instinct MI300X 加速卡與 MI300A APU，瞄準大模型訓練與推理。官方稱其在執行 Llama 2 時推理效能是輝達 H100 的 1.4 倍，微軟與 Meta 均已確認採用；同時釋出的還有整合 NPU 的 Ryzen 8040 筆記本晶片。
麥當勞聯手 Google Cloud：數千家門店引入邊緣計算與生成式 AI
麥當勞與 Google Cloud 宣佈達成多年全球戰略合作。麥當勞將在數千家門店部署 Google Distributed Cloud 軟硬體，結合邊緣計算與生成式 AI，升級手機 App 與自助點餐機並減少運營中斷。硬體升級預計明年鋪開。
Nvidia CEO 黃仁勳：通用人工智慧預計在 5 年內到來
在 2023 紐約時報 DealBook 峰會上，Nvidia CEO 黃仁勳預測 AGI 將在未來 5 年內實現。他將 AGI 定義為能通過普通人基礎智力測試的軟體，並提到沒有 AI 就造不出 H-100 晶片；但他同時指出，AI 目前還搞不定人類擅長的多步驟複雜推理。
NVIDIA BioNeMo 登陸 AWS：藥物研發大模型訓練從一個月壓到數天
NVIDIA 在 AWS re:Invent 上宣佈，藥物研發生成式 AI 平臺 BioNeMo 上線 AWS。研究團隊能通過 SageMaker 等直接呼叫預訓練模型，藉助 512 塊 H100 將 ESM-2 蛋白質模型訓練從一個月縮至數天。這意味著藥企不用自建機房，就能用私有資料定製生物大模型。
NVIDIA 模擬平臺 Isaac Sim 登陸 AWS：搭載 L40S，效能提升 2 倍
NVIDIA 宣佈 Isaac Sim 與 L40S GPU 上線 AWS。相比上一代 A40，L40S 在機器人模擬任務中效能翻倍，在 Omniverse 中渲染提速達 3.8 倍。開發者可直接通過 AWS 映象部署，加速倉儲和製造機器人的雲端開發。
黃仁勳稱 AI 迎來第二波浪潮：主權 AI 與行業落地成核心驅動力
NVIDIA CEO 黃仁勳在法國 Scaleway 大會上指出，AI 正迎來由「主權 AI」與行業落地推動的第二波浪潮。Scaleway 藉機上線了搭載 1016 塊 H100 的本土超算 Nabu，為歐洲初創團隊提供合規算力支援。
Microsoft 釋出自研 AI 晶片 Maia 100 與 Cobalt CPU
Microsoft 在 Ignite 大會上釋出首批自研雲端晶片：專為生成式 AI 最佳化的 Azure Maia 100，以及 128 核 Arm 架構 CPU Azure Cobalt 100。這些晶片將用於執行 Copilot 與 OpenAI 旗下的前沿模型。微軟也成為三大雲巨頭中最後補齊自研晶片拼圖的一家。
Google DeepMind 開源 GraphCast：1 分鐘算完 10 天全球天氣預報
Google DeepMind 在《Science》發表全球天氣預報模型 GraphCast。單臺 TPU 執行不到 1 分鐘即可生成 10 天預測，並在 90% 以上測試變數上超越行業標杆 HRES。模型程式碼現已開源，歐洲中期天氣預報中心已展開即時測試。
NVIDIA 釋出 H200 GPU：首發 HBM3e，視訊記憶體飆到 141GB
NVIDIA 正式推出 H200 GPU 及 HGX H200 平臺。這是首款搭載 HBM3e 記憶體的 GPU，容量達 141GB、頻寬達 4.8 TB/s。硬體相容現有的 H100 系統，預計明年二季度開始由各大雲廠商和伺服器廠商出貨。
英國投 2.25 億英鎊建 AI 超算：裝 5448 塊輝達晶片，算力達 21 exaflops
英國政府宣佈出資 2.25 億英鎊建造 AI 超級計算機 Isambard-AI。該系統由布里斯托大學託管、Hewlett Packard Enterprise 建造，搭載 5448 塊輝達 GH200 超級晶片，可提供 21 exaflops 算力，預計 2024 年投入運營。
蘋果舉行「Scary Fast」釋出會：推 M3 晶片、新 MacBook Pro 與 iMac
Apple 舉行以「Scary Fast」為主題的特別活動，推出搭載新一代 M3 系列晶片的 Mac 電腦。其中包括配備 M3 Pro 與 M3 Max 的 14 英寸和 16 英寸 MacBook Pro，以及搭載 M3 晶片的 24 英寸 iMac，大幅提升了圖形效能與處理速度。
DeepMind 聯合創始人重申：到 2028 年實現 AGI 的機率依然是 50%
據 Futurism 報道，Google DeepMind 聯合創始人 Shane Legg 在播客中表示，他維持自己在 2011 年底做出的預測，即到 2028 年研究人員有 50% 的機率造出通用人工智慧（AGI）。他認為算力已就緒，當前關鍵是用遠超單個人類一生所能體驗的資料規模來訓練模型，但也坦言測試通用性和繼續擴充套件算力仍是主要挑戰。
聯想公佈混合 AI 戰略：攜手輝達，要把大模型塞進 PC 裡
在 TechWorld 2023 上，聯想公佈混合 AI 戰略，涵蓋公有大模型、企業私有模型與個人端側模型。聯想宣佈深化與輝達合作，推出最佳化的伺服器與工作站，並開發模型剪枝與量化技術把大模型輕量化到 PC 上執行，同時通過隱私代理保護企業資料。