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公告提到，近年来，人工智能等领域蓬勃发展，而人工智能的训练和推理涉及海量数据，要求AI服务器需配备高性能的SSD产品，提升数据存取和处理能力。在人工智能训练阶段，依赖高带宽、高IOPS及低延迟的存储系统匹配GPU算力需求；...

AI泡沫？每年花费几千亿美元！相信是真的？到2029年，OpenAI将花费1150亿美元。这比之前的估计增加了800亿美元。最重要的是，OpenAI已经订购了价值100亿美元的人工智能芯片，用于其尚未破土动工的专有数据中心。还有OpenAI和朋友软银、甲骨文和MGX已经承诺在星际之门项目人工智能数据中心上花费5000亿美元。不仅仅是OpenAI。Meta、亚马逊、Alphabet和Microsoft到2025年将在人工智能相关技术上总共花费高达3200亿美元。仅亚马逊就计划在其人工智能计划上投资超过1000亿美元，而Microsoft将投入800亿美元用于人工智能工作负载的数据中心扩展。Meta的首席执行官已为今年设定了约600亿美元的人工智能预算。这一切加起来，对不起，当有公司像这样大肆挥霍时，投资者真的很希望看到利润！因为没有利润，就必须在某个地方付出一些东西。当然，OpenAI现在预测2025年的收入将达到120亿美元，到2029年将达到1000亿美元以上。但这些数字是真的吗？这是一家私营公司，所以我们只是相信是真的。

阿尔巴尼亚总理拉马当地时间11日称，他已任命由人工智能“迪耶拉”(Diella)出任该国政府部长，以监督公共招标。综合法新社与英国《卫报》报道，拉马当日表示，“迪耶拉”将负责所有与公共招标有关的决定，确保相关招标完全杜绝...

🧠对于许多人工智能工作流程，内存正成为主要的瓶颈，而非计算能力。这种新的XQuant方法宣称：-相比FP16，内存节省10-12.5倍-几乎零精度损失-击败最先进的键值量化技术🔥现代人工智能中缓慢且昂贵的部分是移动、存储和重用字节，而不是原始浮点运算。大型语言模型解码主要受权重传输和不断增长的键值缓存的限制，因此吞吐量与内存带宽和容量密切相关。XQuant：通过键值缓存重计算打破大型语言模型推理的内存壁垒主要提议：-键值缓存的开销随上下文长度和批次线性增加，成为瓶颈。-GPU上的浮点运算速度远超其内存吞吐量。-因此，与其将键值保存在内存中，不如重新计算。在长序列中，键值缓存（存储过去标记的键和值）占据主要内存，并且每一步都需要移动，这限制了带宽。XQuant将每层的输入激活X以低位存储，然后在解码时使用常规投影重新计算键和值。这一单一变化使内存使用量相比缓存键和值减少了2倍，同时精度损失很小。这之所以有效，是因为X量化效果良好，且GPU的计算速度超过内存带宽，因此额外的乘法运算是一个合理的权衡。XQuant-CL更进一步，仅存储X中每层的小型增量，利用残差流使相邻层保持相似。通过这种方式，论文报告称内存节省高达10倍，困惑度下降约0.01；12.5倍时下降约0.1。结合分组查询注意力机制，他们对权重矩阵应用奇异值分解，将X缓存到较低维度，然后重建键和值。尽管使用简单的均匀量化，结果接近FP16精度，并且在相同内存占用下击败了更复杂的键值量化器。净效果是每个标记的内存读取量减少，额外计算量适中，长时间上下文服务更顺畅。知识分享每天跟我涨知识干货

突然发现，中国正悄悄地推动一个“阳谋”，或许最大的历史机会已经近在眼前！今年有一个现象特别明显，那就是政策和各路资本都在往制造业和人工智能这块聚集，其实这一步国家早就提前铺好了路，就是想让AI真正走进各行各业，尤其是在制造业这个根基上做出变化。以前制造业说白了就是靠人力拼体力靠低价压市场，但现在光靠便宜是走不远了，必须得上新技术，所以最近你能看到从车间的生产流程到供应链的调度，AI正在变成每个工厂绕不开的工具。拿乳企、重工和汽车企业举例，很多工厂的生产线现在都不单单是靠工人看守，而是让AI来分析海量数据，在过去调试一条生产线要靠技术员扎堆研究，一道工艺经常得琢磨好几天，现在AI一组分析就能把隐藏的问题直接找出来。像乳制品生产，以前温度、湿度的控制全靠经验，现在传感器加上系统早发现早解决，让产品质量提升一大截。汽车厂也是，很多车型的测试、零部件的用料、出厂检测AI帮着把效率提上去，决策从几天缩短到几秒钟。更厉害的是AI不是简单代替人工，而是把工厂过去积累的大量数据全都用起来，让工艺不断优化，各种试错和浪费也就减少了，这对企业来说成本省下来了，效率上去了，不管是质量还是产量都提升。不仅仅是一线企业，国家政策一直在推动人工智能和制造业的深度融合，目的就是要补制造业的短板、提升竞争力。资本也明白这个方向，今年AI产业的投融资热度很高，根据行业里的统计，2025年全球的AI市场预期规模已经很吓人，中国又是其中的大头，大家都在拼算力、拼数据，靠技术红利把制造业带到新阶段，西方国家也盯着这个机会，但他们老问题改不动，新投入又跟不上。中国这边产业链完整市场需求大，再把AI用在生产线上、数据流上，自然能拉开差距，形成新优势。像三一重工、TCL还有伊利这些头部企业的案例，他们用AI把生产周期缩短，产品合格率提升，出口市场份额也跟着涨，而且数据越来越多AI能学得越快，企业改进产品的能力就越强。现在不是简单地做“世界工厂”，而是用技术做高质量制造，核心竞争力变成了掌握算法和数据，哪家企业用好新工具哪家就能够冲到前列，这已经成了制造业新一轮竞争的底层逻辑。

突然发现，中国的人工智能又又又又是全球第一了！HuggingFace最新数据显示，百度最新开源的文心思考模型ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking在全球模型总趋势榜排名第一。大模型发展到今天，已经逐渐走进深水区，要么是更专业更细分，要么是更具有落地化的场景。ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking模型在逻辑推理、数学、科学，代码与文本生成等，原来需要人类专家的任务上，实现提升，还具备高效的工具调用能力，能够支持复杂任务的自动化处理。文心思考模型登顶HuggingFace，依靠的不仅是百度技术团队的创新能力，还有背后的庞大的技术生态。要知道，全球顶尖大模型大都基于PyTorch训练，只有谷歌和百度能用自研框架撑起顶级模型。百度自研的飞桨深度学习框架，让文心大模型不仅能在模型层面具备竞争力，更是形成了全栈自主可控的技术体系。这个模型的下一个十年，或许会比过去更疯狂！百度近期股价飙升，那是真的实至名归。

Ai也开始进军数学定理的推导了这说明已经开始攀登人类智力的巅峰了，数学是最能体现人类智慧的科目，也被公认是最难学的科目。而数学定理的推导往往是最耗费时间的，往往数学定理推导要耗时几十年甚至百年，而如今Ai的强势加入，无疑可以极大的提升计算和推导能力，极大的压缩定理证明的时间。

突然发现，中国正在进行一个“阳谋”，最大的历史机遇，可能就近在眼前！大家发现没，今年以来，无论是资本市场的风向，还是政策方针，都在指向同一件事——AI+制造业，国家明确将人工智能列入国家战略，要让AI走向千行百业，AI的想象力并不局限于手机上，而是一片史无前例的机遇蓝海。这不是什么藏着掖着的“阴谋”，而是光明正大的“阳谋”。国家层面推动人工智能与制造业深度融合，就是要让中国制造从“大”做到“强”。咱们的制造业规模已经连续十五年稳居世界第一，工业增加值超过40万亿元，但这只是“量”的优势，现在要通过AI实现“质”的飞跃。从中央到地方，政策密集落地，北京、深圳、武汉、苏州、重庆等地纷纷出台专项计划，有的聚焦算力基建，有的主攻智能汽车，有的深耕工业互联网，全国一盘棋，分工明确又互相协同。这阵仗，明摆着是要举全国之力把AI塞进工厂、车间、生产线，让传统制造脱胎换骨。你可能想问，为什么是制造业？因为这才是咱们的根和本。实体经济占GDP近30%，是稳就业、促创新的压舱石。但过去，制造业依赖人工经验，效率低、成本高、响应慢，供应链动不动就“掉链子”。现在好了，AI能把这些痛点逐个击破——北京一家企业用大模型排产，时间缩短75%；沈阳某工厂靠AI优化工艺，效率提升40%；空调厂用视觉质检，一台机器替掉8个人力，成本直降87.5%。这些不是科幻故事，而是正在发生的现实。更不用说那些智能工厂：全国已建成3万多家基础级、1200多家先进级、230余家卓越级智能工厂，覆盖八成以上制造业门类，研发周期平均缩短28.4%。85座“灯塔工厂”闪耀全球，占总数45%，中国智能制造已悄然领先世界。但我觉得，更让人热血沸腾的是，这场变革背后是一场“双向奔赴”。AI需要制造业这片沃土——中国完备的产业链、超大规模市场和海量场景，是技术落地的最佳试验田；制造业也需要AI这把钥匙，打开高质量发展的大门。从历史看，每一次工业革命都是生产系统的彻底重构：蒸汽机带来机械化，电力催生流水线，计算机实现数字化，而AI正推动第四轮革命，让“人机料法环”这些要素从静态配置变成动态自组织，甚至能自主感知、协同决策、实时演化。这意味着，工厂不再是冷冰冰的机器集合，而是一个活的智能生态系统。劳动者不再是体力执行者，而是认知型决策者；机器从工具进化为“伙伴”，人机关系从“主从控制”变成“双向增强”。这种变革，远比单一技术突破更深刻，它重构的是底层逻辑。当然，也有人担心应用门槛高、数据孤岛多、决策过程像“黑箱”难追溯。但政策与市场已在合力破局：国家设600亿人工智能基金，培育400多家专精特新企业，推动国产大模型登顶全球开源榜单；地方通过税收优惠、场景开放、共性技术平台，降低中小企业用AI的成本和风险。就连人才培养也盯紧了——不仅要科学家和工程师，还要数字素养企业家、模型工程师甚至数字产业工人。这一切只为一个目标：让AI从“能用”变“好用”，从“单点试用”走向“规模化赋能”。说到底，这场“阳谋”是中国迈向制造强国的必由之路。它不靠霸权打压，不靠技术封锁，而是靠自身产业升级、技术融合和生态培育。当别人还在争论AI会不会抢走工作的时候，我们已经把AI变成千行百业的“新同事”；当某些国家还在泛化安全概念时，我们已让AI在车间里拧螺丝、在产线上做质检、在供应链中优化调度。这种脚踏实地、步步为营的策略，才是真正的大国智慧。未来十年，是全球制造业格局重塑的关键期。中国选择以AI为引擎，以制造为基座，以场景为战场，这场竞赛，我们输不起也不必输——因为咱们有市场、有政策、有决心，更有无数敢闯敢试的企业和劳动者。作为普通人，我们能做什么？保持关注、主动学习、拥抱变化。这个时代从不辜负努力的人，更何况是一场国家领航的机遇浪潮。参考资料：工信部：全力推进人工智能赋能新型工业化——腾讯网

【#2025广东文旅推介大会#文旅产业新成果新亮点集中亮相】9月12日，由广东省文化和旅游厅主办的2025广东文旅推介大会暨金秋文旅消费季在广州正式启动。本次推介大会上，广东省文化和旅游厅、广东省工业和信息化厅联合发布了2025年广东“人工智能+文旅”应用场景典型案例和孵化项目名单，这是广东首次集中展示人工智能在广东文旅领域融合应用的创新成果。其中，羊城晚报报业集团旗下广东岭创数字科技有限公司以岭南文化大模型为AI底座的“文化通”入选应用场景典型案例。

答：最大挑战在于专利审查中如何处理人工智能相关申请—当我们收到包含人工智能技术的高科技设备专利申请时，必须具备相应的评估能力。每件涉及人工智能的专利申请都是全新挑战：是否批准授予专利？是否具备创新性？是否符合...