上海：人工智能产业规模超3800亿元
2024世界人工智能大会将于7月4日在沪开幕。上海人工智能规上企业从2018年的183家增加到2023年的348家，产业规模从1340亿元跃升到超3800亿元，大模型企业达上百家，其中34款大模型通过备案。
苹果被曝将与谷歌“牵手”？
苹果知名爆料人马克·古尔曼（mark Gurman）最新透露，苹果公司将于今年秋季宣布与Alphabet旗下的谷歌的大模型Gemini建立合作关系，届时Gemini模型将有望接入苹果的Apple Intelligence。此外，古尔曼还重申，苹果与人工智能初创公司Anthropic的潜在合作关系也在考虑之中，不过，苹果不会考虑整合meta公司的人工智能服务。
另据中国信息通信研究院数据显示，5月中国国内市场智能手机出货量2,860.0万部，同比增长13.5%。根据数据计算，外国品牌增速达到这个数字的近四倍，而其中苹果手机占据绝大多数。
character.AI考虑与对手谷歌和meta合作
AI初创公司character.AI先发优势已经逐渐减弱。据媒体报道，character.AI已开始与谷歌和马斯克的xAI公司、meta等竞争对手初步讨论了潜在合作机会。
这些合作协议可能包括character.AI利用合作伙伴的计算资源提升研发能力，作为交换，character.AI将提供一定程度的知识产权共享。
英伟达将面临法国反垄断机构起诉
全球最有价值的芯片制造商英伟达正面临越来越多的监管审查，法国反垄断执法机构正准备以涉嫌反竞争的行为起诉英伟达。
不愿透露姓名的知情人士的话说，这家法国机构将是世界上第一个采取这一步骤的机构。这份指控书（或反对声明）将在去年英伟达办公室遭到突袭之后公布。
法国反垄断机构拒绝对此发表评论，总部位于加州圣克拉拉的英伟达也拒绝置评。
马斯克：xAI计划在8月发布Grok2
马斯克表示，旗下人工智能初创公司xAI计划在8月份发布Grok2。博主 bef-e \/ acc发文称，当前的模型在彼此的数据上进行训练，就像人体蜈蚣效应一样。马斯克在回复中表示，“很遗憾，情况确实就是这样。从互联网训练的数据中清除大语言模型需要花费大量工作。8 月即将推出的 Grok-2，在这方面将拥有巨大进步。”
优必选与一汽-大众合作人形机器人
从知情人士处获悉，优必选北京近日已经与一汽-大众达成合作，双方将共同探索人形机器人在汽车制造工业场景的深度应用，打造高智能化和柔性化的生产线及汽车超级无人工厂。
AI太耗电，科技大厂盯上核电了
随着AI技术发展，科技巨头对电力需求激增，特别是大型AI模型需要大量算力资源。亚马逊AwS等公司正与核电厂运营商商谈供电协议，以满足数据中心的电力需求。这一趋势引发争议，担心科技公司通过转移现有电力资源而非增加绿色能源来满足需求。
神经元新计算模型或产生更强大AI
几乎所有支持现代人工智能（AI）工具的神经网络都是基于20世纪60年代的活体神经元计算模型。但美国西蒙斯基金会熨斗研究所计算神经科学中心（ccN）开发的新模型表明，这种已有数十年历史的近似模型，并未捕捉到真实神经元所拥有的所有计算能力，并且这种较旧的模型可能会阻碍AI的发展。研究发表在新一期《美国国家科学院院刊》上。
台积电：助Google自研手机芯片流片
据报道，Google搭载于pixel 10系列手机的tensor G5芯片进入tape-out（流片）阶段。tensor G5是Google首款完全自主设计的手机芯片。此前四代tensor芯片都是基于三星Exynos平台进行修改及客制；而tensor G5不仅采用Google自主的架构设计，还将使用台积电最新的3纳米制程工艺。外界预估，其将大幅提升芯片的性能表现。
EUV光刻机交付量预计将增长超30%
据报道，台积电正加速安装对2nm工艺量产至关重要的EUV光刻机，计划在今明两年接收超过60台EUV光刻机，预计投资总额将超过123亿美元。阿斯麦去年为满足市场需求已计划增产，预计今年将交付53台EUV光刻机，而明年交付量将增长至72台以上，同比实现30%以上的显着增长。
Silicon box将在意大利新建芯片厂
Silicon box计划在意大利新建一座芯片制造厂，总投资至多32亿欧元，这是在布鲁塞尔寻求提高芯片生产自给自足能力的背景下，在欧洲进行的最新一笔大额投资。
Silicon box表示，新封装测试工厂将生产应用于人工智能、高性能计算、电动汽车和移动设备的半导体，这些都是芯片制造商的主要增长领域。公司预计明年年中开工，2028年投产。
高盛对科技公司大举投资AI提出质疑
高盛在一份报告中对科技公司投资人工智能（AI）的潜在回报提出了质疑。根据该报告，预计企业将在人工智能上投资超过1万亿美元。然而，高盛的报告表达了对这一巨额投资所能产生的回报的担忧。高盛全球股票研究主管吉姆·科韦洛（Jim covello）在报告中表示：“AI技术非常昂贵，为了证明这些成本是合理的，这项技术必须能够解决复杂的问题，而这不是它的设计目的。
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