Meta Platforms宣布，計畫透過股權市場籌集最高950億美元資金，將創下公司史上最大規模股權融資，主要用於持續擴張AI資料中心、晶片與雲端運算基礎設施。記者黃仁杰／編譯

Meta Platforms宣布，計畫透過股權市場籌集最高950億美元資金，將創下公司史上最大規模股權融資，主要用於持續擴張AI資料中心、晶片與雲端運算基礎設施。

[caption id="attachment_329169" align="aligncenter" width="1671"] Meta Platforms宣布，計畫透過股權市場籌集最高950億美元資金，將創下公司史上最大規模股權融資。（圖／AI生成）[/caption]

Meta目前已啟動約350億美元普通股與特別股公開發行，另外還規畫一項最高600億美元的隨市發行（at-the-market，ATM）股票出售計畫。

較大規模的600億美元發行方案，預計要等Meta全新無投票權Class C股票開始交易後才會啟動，目前預計時間落在2027年第一季，但實際發行時程與條件尚未敲定。

輝達、AMD、博通傳有意投資50億美元

Meta這波募資也吸引AI晶片供應商關注。

輝達、AMD與博通對Meta Class A股票的投資意願合計最高可能達50億美元。

不過，晶片供應商同時出資支持大型客戶擴建AI基礎設施，也讓市場再度關注AI產業內部資金循環問題。

Meta目前正大舉採購AI晶片、興建資料中心，希望在AI市場上與OpenAI、Anthropic競爭。

William Blair分析師認為，投資人接下來仍可能持續追問Meta融資規模，以及未來是否需要進一步募資。

不過，這次融資也顯示Meta對AI長期投資回報仍具信心，同時反映AI競爭正變得愈來愈資本密集。

消息公布後，Meta股價早盤下跌約1.4%。

科技巨頭開始從「燒現金」轉向外部融資

Meta這次募資，也反映大型科技公司在AI資本支出策略上的變化。

過去Google、Meta等公司多半依靠自身現金流支應資料中心與雲端建設，但隨著AI投資規模快速放大，科技巨頭開始更頻繁進入債券與股票市場籌資。

Alphabet今年稍早也曾把股權發行規模提高至847.5億美元。

SpaceX同日則宣布，Apollo Global Management旗下關係企業將購買AI晶片與伺服器硬體，再出租給SpaceX使用，整體本金付款規模約400億美元。

Meta未來承諾支出高達8250億美元

Meta目前承諾的未來支出約達8250億美元，主要來自資料中心、AI基礎設施與雲端運算能力投資。

如此龐大的資本投入，也開始侵蝕Meta過去相當強勁的自由現金流。

Meta第三季自由現金流為負21.2億美元，是超過10年來首次出現負自由現金流；相比之下，去年同期仍有106.3億美元正自由現金流。

不過，Meta近期推出面向消費者的AI代理Muse，初期使用情況受到市場關注，加上新一代AI模型陸續推出，也部分支撐公司持續加碼AI的投資策略。

William Blair認為，Meta最終仍有機會建立具獲利能力的AI業務，長期報酬也可能協助公司進一步分散營收來源，但過程不會一路平順。

年度資本支出上看1450億美元

截至9月30日，Meta持有現金、約當現金與有價證券共824.5億美元，長期負債則為809.2億美元。

Meta上週才將全年資本支出預估下限調高，目前區間為1350億至1450億美元。

公司也計畫在2027年1月發行Class C普通股，效果相當於進行一拆二股票分割，未來可用於企業併購、留任人才，同時維持執行長祖克柏的控制權。

來源：路透社

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OpenAI表示，基於「重大風險」考量，將不再使用即時網路訓練AI模型，由於AI模型的行為太難預測，無法放心讓模型直接存取即時網路，因此將改用網路快取副本與模擬版本取代即時網頁進行模型訓練。

記者許若茵／編譯

OpenAI表示，基於「重大風險」考量，將不再使用即時網路訓練AI模型，由於AI模型的行為太難預測，無法放心讓模型直接存取即時網路，因此將改用網路快取副本與模擬版本取代即時網頁進行模型訓練。

[caption id="attachment_204398" align="aligncenter" width="740"] OpenAI表示，基於「重大風險」考量，將不再使用即時網路訓練AI模型。（圖／AI生成）[/caption]

這家前沿AI研究公司宣布新政策的兩週前，競爭對手Anthropic已開始限制旗下最新、理論上能力最強的模型存取即時網路。研究人員是在數月來發生多起事件後採取這些政策，當時模型在執行訓練任務、尋找答案的過程中，入侵外部系統、在冷門論壇上與他人合作，甚至發展出特殊的駭客攻擊策略。

OpenAI坦言，「根據目前的AI對齊研究、監控系統及網路基礎設施安全狀況，我們認為，負責任的做法是在完全不連接網路的情況下進行前沿模型訓練。」OpenAI指出，直到9月20日，旗下其中一個前沿模型仍曾利用系統設定錯誤存取網路。這起事件促使公司暫停當月剩餘時間的訓練工作，以便開發並測試新的模型安全防護方法。

決定在與網路隔離的沙盒環境中訓練這些模型，格外引人注目，因為前沿AI研究公司的員工過去一直認為，這種做法幾乎難以實現。前OpenAI研究人員Steven Adler本月接受《財富》雜誌採訪時表示，若要讓AI資料中心在實體上與網路完全隔離，也就是採取「氣隙隔離」，就需要「讓研究團隊實際進駐愛荷華州或世界其他地方的資料中心」，這會帶來大量額外成本，而且他不確定，安全效益是否足以抵銷單一公司自行採取這種措施所必須付出的龐大代價。

Anthropic與OpenAI都尚未採取這種實體隔離措施，但即使只是建立有效限制，防止模型連上網路，也一直被認為不切實際，或可能影響訓練過程的成效。

OpenAI一名匿名安全工程師9月在X平台發文表示，「我幾乎每次發文，都一定會收到五到十則留言，批評我無法確保沙盒安全，或質問我們為什麼不能直接拔掉模型的網路連線。」這名工程師指出，這些留言反映出許多組織與個人目前的認知，與前沿AI研究公司實際面臨的問題之間，存在日益擴大的落差。此外，外界普遍不了解這些公司的模型訓練與評估方式。

OpenAI先前已確認這名工程師的職務。他描述OpenAI工程師執行的訓練任務有多麼複雜，指出這些任務需要存取不同領域的各種資源與工具，並由數千名研究人員共同建置、修改及測試相關環境。「所以，只要把模型放進沙盒就能解決問題嗎？不，並沒有這麼簡單。」

如今，OpenAI表示，「我們必須始終有能力阻止前沿模型在未經授權的情況下，任意存取即時網路。」

這項決策是在公司進行紅隊測試之後做出的。OpenAI曾部署大量AI代理，嘗試突破沙盒限制，測試模型是否能逃離受控環境。這項工作揭露了多項漏洞，促使公司決定採取新的訓練方式。OpenAI表示，為了在達成訓練目標的同時符合安全要求，公司建立了「大量經過索引與快取的網路內容，讓模型能夠與這些內容互動，同時避免對外部系統造成影響」。

這項策略能否達到與讓模型自由使用開放網路相同的訓練效果，目前仍有待觀察。不過，兩家前沿AI研究公司都已認定，旗下最強大的技術不能在缺乏監督的情況下，任意活動於開放的數位網路環境中。

資料來源：techcrunch

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據報導，OpenAI正接近取得另一輪大規模私人融資，而非直接推進首次公開募股（IPO）。消息人士向外媒CNBC透露，這家人工智慧研究機構正尋求募資最高300億美元，投前估值達1.25兆美元，本輪融資由Coatue及阿聯酋投資人領銜

記者許若茵／編譯

據報導，OpenAI正接近取得另一輪大規模私人融資，而非直接推進首次公開募股（IPO）。消息人士向外媒CNBC透露，這家人工智慧研究機構正尋求募資最高300億美元，投前估值達1.25兆美元，本輪融資由Coatue及阿聯酋投資人領銜。

[caption id="attachment_216011" align="aligncenter" width="1024"] 據報導，OpenAI正接近取得另一輪大規模私人融資，而非直接推進首次公開募股（IPO）。（圖／AI生成）[/caption]

這項消息也呼應彭博社一個月前的類似報導。當時彭博社指出，OpenAI正尋求以1.4兆美元估值募資300億美元。兩家媒體均表示，目前交易條件仍在協商中，最終條件仍可能改變。CNBC另報導，阿聯酋方面的投資也可能與另一項協議相結合，讓OpenAI取得更多運算能力。

如果OpenAI透過這輪融資取得超過1兆美元的估值，將打破紀錄，成為史上估值最高的私人企業。這樣的估值也將進一步拉高OpenAI即將到來的IPO門檻。OpenAI於6月秘密提交IPO相關文件，此前該公司在3月完成上一輪募資，當時這家ChatGPT開發商的投後估值達8,520億美元。

OpenAI的高估值也可能影響Anthropic的IPO計畫，外界普遍認為，Anthropic上市的時間可能更近。CNBC報導，最新消息顯示，Anthropic尋求以1.5兆至2兆美元的估值公開上市。

Anthropic於5月以9,650億美元估值募得650億美元，當時許多人認為，這將是該公司IPO前最後一輪大型融資。Anthropic也在6月秘密提交相關文件。

資料來源：techcrunch

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Uber與OpenAI週四宣布擴大雙方合作。叫車服務巨頭Uber向外媒《TechCrunch》表示，全球約3萬名員工將全面使用ChatGPT Work。記者許若茵／編譯

Uber與OpenAI週四宣布擴大雙方合作。叫車服務巨頭Uber向外媒《TechCrunch》表示，全球約3萬名員工將全面使用ChatGPT Work。

[caption id="attachment_88359" align="aligncenter" width="1024"] 《叫車服務巨頭Uber向外媒《TechCrunch》表示，全球約3萬名員工將全面使用ChatGPT Work。（示意圖／123RF）[/caption]

ChatGPT Work於7月推出，是一款面向企業的AI代理工具，企業團隊可運用它處理各種工作流程。Uber今年稍早曾讓1000名員工試用ChatGPT Work，如今已將使用範圍擴大至全公司。

先前的試點計畫涵蓋Uber不同部門的員工，包括財務、營運及產品部門。Uber工程副總裁Sumanth Sukumar表示，早期使用者中有約80%並非工程師。「他們將這項工具應用於各種工作，包括分析複雜的營運數據，以找出趨勢並提出建議；將培訓教材在地化，以適應不同市場與語言；以及建立個人化的互動式儀表板，管理日常工作。」

不過，儘管Uber如今全面投入ChatGPT的應用，公司仍未確定員工具體應如何使用這項工具。Sukumar說明，「我們的做法是在Uber各部門提供強大的AI工具，同時讓各團隊有空間自行實驗。例如，今年稍早，我們安排30名AI工程師與Uber各團隊合作，讓他們用兩週時間將工作中的關鍵環節自動化。這些『AI小組』讓我們看到，當技術專業與對特定工作的深入了解相結合時，能創造多大的機會。」

Uber並未透露此次全面導入聊天機器人的支出金額。Sukumar說，公司將追蹤員工如何使用這項工具。「我們將觀察員工如何使用這項技術、他們建立了哪些工作流程，以及這項工具如何幫助他們更有效率地工作。我們會評估這些成果，並運用所學來指引公司如何在各項業務中部署AI。」

Uber表示，OpenAI在聊天機器人的整合過程中與公司密切合作。隨著與主要競爭對手Anthropic競爭，OpenAI正迅速擴大企業業務。這家過去主要以消費者市場聞名的公司，憑藉ChatGPT迅速在企業客戶間建立忠實的使用者群體，而其他AI公司則難以跟上其發展步伐。

資料來源：techcrunch

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亞馬遜雲端運算服務（Amazon Web Services，AWS）一名高階主管週三向路透社表示，法規障礙、資金短缺及勞動力技能缺口，正促使歐洲新創企業考慮遷往其他地區，可能導致當地最具發展潛力的新創企業大規模外移。記者蕭惟珊／編譯

亞馬遜雲端運算服務（Amazon Web Services，AWS）一名高階主管週三向路透社表示，法規障礙、資金短缺及勞動力技能缺口，正促使歐洲新創企業考慮遷往其他地區，可能導致當地最具發展潛力的新創企業大規模外移。

[caption id="attachment_328853" align="alignnone" width="1024"] AWS EMEA董事總經理Tanuja Randery透露，歐洲僅五分之一的企業具備明確AI策略、建立AI治理模式，投資創新流程。（圖／擷取自AWS YT）[/caption]

由於法規較為嚴格、能源供應受限，以及對資料隱私的廣泛疑慮，歐洲在AI競賽中始終難以縮小與美國及中國的差距。歐洲自行開發的前沿AI模型（Frontier AI Models）數量有限，反而仰賴OpenAI及美國AI公司Anthropic等企業的技術。

AWS歐洲、中東及非洲（EMEA）董事總經理塔努賈・蘭德里（Tanuja Randery）接受路透社全球市場論壇（Reuters Global Markets Forum）訪問時表示：「歐洲企業告訴我們，每花費1歐元，就可能有高達40歐分必須用於符合法規要求，而不是投資技術。試想，如果這筆錢能重新投入技術發展，會帶來什麼改變。」

她援引AWS針對企業進行的調查指出，歐洲每10家新創企業中，將近4家會考慮為了擴大事業規模而遷離歐洲。她說：「在成長最快的新創企業當中，這個比例超過一半。」

她表示：「新創企業告訴我們，他們正在重新考慮設立據點的地點，因為他們需要資金與支持，但在這裡得不到足夠的資金。」

蘭德里表示，雖然歐洲超過半數的企業已經使用AI，但只有五分之一的企業具備明確的AI策略、建立AI治理模式，並投資於能夠從根本改變營運方式的流程。

她補充說：「我認為，AI推論才是歐洲企業真正需要投入資金的領域。」

AI推論（AI Inference）是指運用已完成訓練的AI模型產生輸出的過程，也是AI模型部署至實際應用場景的階段。

儘管大型科技企業正投入數千億美元進行前沿AI研究，並擴大AI基礎設施規模，但歐洲的相關發展受到歐盟《人工智慧法》（AI Act）限制。這項法規被廣泛視為全球最嚴格的AI監管架構。此外，嚴重的能源供應與電網限制，也阻礙了歐洲的發展進程。

蘭德里表示：「我們必須讓歐洲加快腳步……這不是進步與安全之間的取捨，而是兩者都要兼顧，不是二選一。」

資料來源：Reuters

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輝達（Nvidia）執行長黃仁勳週三表示，歐洲在工程領域的專業實力，使其在實體人工智慧（Physical AI）與機器人技術方面具有優勢。這家美國科技巨頭同時宣布，將擴大與歐洲製造商及新創企業的合作關係。記者蕭惟珊／編譯

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳週三表示，歐洲在工程領域的專業實力，使其在實體人工智慧（Physical AI）與機器人技術方面具有優勢。這家美國科技巨頭同時宣布，將擴大與歐洲製造商及新創企業的合作關係。

[caption id="attachment_328842" align="alignnone" width="1024"] 輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳於德國柏林舉行的 NVIDIA GTC 大會發表主題演講，並在台上對著高 25 公分的雙足機器人『Microducks』說話。（圖／擷取自NVIDIA YT）[/caption]

黃仁勳在柏林舉行的輝達GTC大會上表示：「歐洲的每一家企業都將成為AI企業。」這場大會也是他歐洲巡迴行程的最後一站，此前他已造訪倫敦、巴黎、斯德哥爾摩及都柏林。他說：「沒有任何地區像歐洲一樣，如此致力於以高度精密的技術與工藝製造機電整合、電子及機械系統。」

為了展示歐洲在AI領域的創造力，黃仁勳在台上與法國新創公司Pollen Robotics攜手AI開發平台Hugging Face所研發、經AI訓練的鴨子造型迷你機器人同台亮相，並要求這些機器人表演翻筋斗。

輝達表示，已承諾向歐洲科技生態系投入近100億美元。輝達在供應機器人「大腦」所需的處理器與軟體方面，已取得早期領先地位，因此歐洲產業能否成功發展，也與輝達的商業利益息息相關。

在週三宣布的合作案中，德國機器人公司Agile Robots計畫與輝達合作，於明年生產1,000至2,000台小型人形機器人。Agile Robots執行長陳兆芃（Zhaopeng Chen）向路透社表示，預計今年底開始生產。

黃仁勳表示，歐洲在AI競賽中經常落後美國與亞洲，也缺乏規模足以與輝達、Anthropic或OpenAI相比的本土企業，因此必須確保自己在AI發展中扮演核心角色。

他說：「要參與這個AI經濟，你不會只想成為AI的使用者，而是希望成為AI的生產者。我們可以在歐洲完成這一切。」

另外，輝達週三也展示一項名為DSX POD的新設計，運用旗下Vera Rubin平台，打造可在工廠預先製造的模組化資料中心。輝達表示，這些模組最快可在兩週內完成部署，相較過去需要六個月，大幅縮短所需時間。

不過，舞台上的展示並非一切都按計畫進行。

這些名為Microducks的迷你機器鴨顯示，即使有AI技術加持，要讓機器人完全依照指令行動，仍非萬無一失。當黃仁勳命令牠們小睡片刻時，其中三隻立刻倒下，但第四隻則需要再三催促。

黃仁勳結束演講時，其中一隻機器鴨似乎分了心，背對著他。黃仁勳隨即以嚴肅的語氣對牠說：「注意，保持專注。」

資料來源：Reuters

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OpenAI將透過Google雲端向開發者提供人工智慧模型，經過多年競爭，兩家公司如今進一步展開合作。記者許若茵／編譯

OpenAI將透過Google雲端向開發者提供人工智慧模型，經過多年競爭，兩家公司如今進一步展開合作。

[caption id="attachment_40900" align="aligncenter" width="1024"] OpenAI將透過Google雲端向開發者提供人工智慧模型，經過多年競爭，兩家公司如今進一步展開合作。示意圖／123RF[/caption]

對OpenAI而言，這項合作反映出公司正積極擴大技術的發行管道，接觸企業開發者。隨著這家ChatGPT開發商尋求從消費者市場拓展業務，企業市場的重要性日益提高。這項合作也讓OpenAI的模型進入三大主要雲端基礎設施供應商的平台。

不到六個月前，OpenAI宣布，微軟將不再獨家持有其智慧財產權的授權。這項安排結束的隔天，雲端服務龍頭亞馬遜便公布計畫，將提供OpenAI模型託管服務。

如今，Google也將加入行列，預計未來幾週內，將OpenAI的GPT產品引進Google雲端的模型園地及Antigravity程式開發工具。

OpenAI在部落格文章中表示，「Google雲端長期投入機器學習與AI領域，已成為AI工作負載，以及建構相關應用的開發者與資料科學家的重要平台。」
Google今年在雲端運算領域表現強勁。受惠於AI模型與客製化晶片的需求旺盛等因素，該部門年化營收成長率從第一季的63%加速至第二季約82%。亞馬遜與微軟第二季的雲端業務成長率則分別為37%與42%。三家公司都將於下週公布季度財報。

企業支付卡發行商Ramp的數據顯示，企業在AI領域的大部分支出流向OpenAI與Anthropic，不過，部分企業IT部門也已將Google的Gemini模型整合進自家系統。Google於9月宣布推出新一代Gemini 4 Argon模型。

資料來源：CNBC

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OpenAI前研究主管正低調打造一家新創公司，希望運用人工智慧（AI）讓製造業重返美國。記者許若茵／編譯

OpenAI前研究主管正低調打造一家新創公司，希望運用人工智慧（AI）讓製造業重返美國。

[caption id="attachment_215571" align="aligncenter" width="1024"] OpenAI前研究主管正低調打造一家新創公司，希望運用人工智慧（AI）讓製造業重返美國。（圖／AI生成）[/caption]

Bob McGrew創辦的最新公司Arda週二接受CNBC獨家採訪時透露，公司已募得2.3億美元，估值達15億美元。本輪融資由Altimeter Capital、Accel及Khosla Ventures領投。

McGrew於2017年加入OpenAI，在ChatGPT推出前參與早期模型推理能力的研發。他於2024年離開公司，當時OpenAI也有多名知名高層相繼離職，包括技術長Mira Murati，以及共同創辦人兼首席科學家Ilya Sutskever。

Arda開發AI軟體，協助製造業實現自動化。曾在Palantir擔任產品與工程主管超過10年的McGrew表示，Arda的AI模型已部署於軍事科技公司Anduril。McGrew說明，「這是一種使用者介面與代理程式，能為製造工程師提供類似Claude或Cursor為程式設計師提供的功能。」他指出，製造業仍高度仰賴人力，當武器或無人機的設計變更時，生產流程往往需要花費大量時間才能配合調整。

McGrew表示，「設計變更時，你可以在一天內重新訓練一名員工，但要調整自動化系統，使其符合新設計，卻需要三至六個月。我們打造了一套軟體與AI產品，基本上能讓製造工程師更快速地建置組裝產線。」

在本週之前，McGrew從未公開談論Arda。他表示，公司運作軟體時，結合自有專有模型、開源模型及部分前沿模型。

Arda的其他共同創辦人包括曾協助創辦Adept、過去任職於Google及Meta的Augustus Odena，以及曾在Palantir擔任工程師的Alex Mark與Jakob Frick。Altimeter Capital的Apoorv Agrawal主導了這輪融資。他與McGrew在兩人都任職於Palantir時相識。Agrawal指出，製造業目前大多集中在海外，但將生產活動帶回美國仍具有市場機會。

Agrawal認為「全球製造業是一個規模達16兆美元的產業，光是美國就有3兆美元。我們認為，Arda及其提出的願景，將能持續取得這個市場中相當大的份額。沒錯，以目前的估值來看，價格確實很高，但長期機會非常龐大。」

McGrew表示，機器人技術是Arda下一階段的產品發展方向。他認為，工廠自動化有助於將更多製造活動帶回美國，並創造更多就業機會。「如果產品設計經常變更，真正能夠生產這類產品的地方就只剩東亞，因為你需要大量能夠迅速重新訓練的工人，而且不能一直等待自動化系統跟上變化。」

隨著川普政府積極推動製造業回流美國，McGrew也強調其中的經濟機會。他表示，「從來沒有人成功在美國製造智慧型手機。從來沒有人成功在美國組裝智慧型手機。因此，如果你能在美國製造智慧型手機，就不是在搶走美國人的工作，而是在創造美國的工作。」

資料來源：CNBC

這篇文章 AI助攻製造業回流美國 Arda執行長看好AI創造在地工作 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

輝達擴大中央處理器（CPU）市場布局，最新再拿下一家快速成長的AI新創客戶。雲端運算新創Modal表示，未來將首次導入輝達新一代Vera CPU，用來支援AI代理運算工作。記者黃仁杰／編譯

輝達擴大中央處理器（CPU）市場布局，最新再拿下一家快速成長的AI新創客戶。雲端運算新創Modal表示，未來將首次導入輝達新一代Vera CPU，用來支援AI代理運算工作。

[caption id="attachment_328624" align="aligncenter" width="1671"] 雲端運算新創Modal表示，未來將首次導入輝達新一代Vera CPU，用來支援AI代理運算工作。（圖／AI生成）[/caption]

Modal過去這類工作完全依賴英特爾與AMD處理器，因此這次採用Vera，也被視為輝達進軍長期由兩家公司主導的CPU市場取得初步進展。

Modal首度導入輝達CPU

Modal主要向AI開發者提供雲端算力租賃服務，這次計畫導入Vera CPU，主要用來承載能替使用者執行長時間任務的AI代理。

Modal表示，初步測試顯示，輝達Vera可讓AI代理完成的工作量提高一倍，因此決定首次支援輝達CPU架構。

不過，這項導入也代表Modal必須在軟體層面進行較大幅度調整。

不會放棄英特爾與AMD

Modal執行長Erik Bernhardsson強調，公司並不打算放棄現有供應商。

未來Modal將同時使用輝達、英特爾與AMD處理器，採取混合硬體架構，依照不同工作負載，把任務分配到最適合的硬體上執行。

Bernhardsson指出，目前測試比較的是已經上市的英特爾與AMD處理器，而兩家公司也正在開發新一代產品。

他表示，等到新產品上市後，Modal也會進一步測試，混合部署的好處就是「永遠可以採用表現最好的硬體」。

Modal估值157.5億美元

Modal上週才完成新一輪7.5億美元募資，由Accel領投，公司估值達157.5億美元。

Modal表示，目前服務使用量已成長至原本3倍，營收則較去年同期成長超過15倍，並預期未來一年銷售額有望達到10億美元。

輝達Vera今年營收目標至少200億美元

輝達先前已向投資人表示，預計本會計年度Vera晶片銷售額至少達200億美元。

這也是輝達正式進攻CPU市場的重要一步。公司估計，相關市場規模約達2000億美元。

除了Modal之外，輝達先前也表示，OpenAI、Anthropic、Oracle以及Perplexity等AI公司與新創，都計畫採用Vera CPU。

隨著更多AI公司開始評估Vera，輝達也正試圖把自身在GPU市場的優勢進一步延伸至CPU，直接挑戰英特爾與AMD長期主導的市場。

來源：路透社

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輝達推出全新的開放權重模型Nemotron 3.5 Super VL，專為全天候運作的AI代理程式及邊緣運算設計。

記者許若茵／編譯

輝達推出全新的開放權重模型Nemotron 3.5 Super VL，專為全天候運作的AI代理程式及邊緣運算設計。

[caption id="attachment_328621" align="aligncenter" width="1024"] 輝達推出全新的開放權重模型Nemotron 3.5 Super VL。（圖／截自輝達）[/caption]

Nemotron 3.5 Super VL是一款擁有1200億參數的大型模型，主要面向企業使用的AI代理程式，儘管參數量低於Nemotron 3 Ultra模型，輝達表示，Super VL在指令遵循及工具使用任務上，仍能達到相近的準確度。

在另一端，輝達也推出兩款輕量級Bolt模型，目標是在搭載輝達RTX Spark晶片的新款AI個人電腦，以及運行DGX Spark的工作站上進行本機運算，這類個人電腦主要面向一般消費者、程式設計師及企業知識工作者，目前正透過Microsoft和Dell等合作夥伴陸續上市。

輝達開放模型與軟體部門副總裁Kari Briski指出，「任何希望在輝達基礎設施上運行AI代理程式的組織，如今都能為自身需求找到開放且經過最佳化的模型，不必再於功能與部署能力之間做出取捨。」

輝達宣稱，針對特定代理任務進行後訓練後，Super VL的任務完成速度比Anthropic和OpenAI的競爭模型更快，涉及的模型包括Opus 5、GPT 6.1 Sol、Luna及Astra，這些任務涵蓋文件智慧分析、財務會計、科學實驗、醫療保險理賠及資安攻擊韌性。

大型科技公司發布新模型時，提出類似的效能主張並不罕見。不過，輝達也列出多家大型企業，表示這些公司正在使用Super VL，包括Skydance、EY、Ramp、CrowdStrike、Perplexity及Salesforce。

這並非輝達首次推出能與專有前沿AI模型競爭的開放權重模型。這些專有模型背後的AI實驗室，同時也是輝達的客戶及投資對象。這家GPU巨頭已建立完整的Nemotron模型系列，涵蓋多模態人工智慧、推理、程式設計、數學及企業自動化等領域。

快速成長的專有AI實驗室如今也開始尋找輝達以外的晶片及AI系統供應商，以滿足運算需求，包括亞馬遜網路服務（AWS）的Trainium及Cerebras，也有業者自行開發晶片。因此，輝達正積極押注企業希望在自有資料中心運行開放模型的趨勢。

Briski提及，「與封閉式前沿模型不同，組織可以使用自己的資料對Super VL進行後訓練，將模型部署在自己的基礎設施上，並擁有自己建構的成果。」不過，透過推出適用於個人電腦的較小型本機模型，輝達也試圖推動仍在發展初期的消費型AI助理市場。

儘管新創公司及大型科技企業幾乎每天都推出新的AI助理，但對隱私抱持疑慮的消費者，可能不願讓這些代理程式深入自己的生活，並取得有關家人、健康、財務等資訊。

輝達希望透過推出搭載自家晶片、能在本機運行模型及代理程式的個人電腦，為自身開創新的市場。Briski寫道，使用者可以「將日常工作交給代理程式處理，而不必將這些工作負載傳送至雲端」。

兩款Bolt模型中，Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB是一款擁有740億參數的模型，專為本機代理任務設計，旨在兼顧速度與推理能力，以處理多步驟推理、工具呼叫及網頁瀏覽等工作。最小型的Bolt E4B則主要面向對話式代理程式。輝達表示，Super VL及Bolt 74B-A9B目前已經推出，Bolt E4B則預計於本月稍晚發布。

資料來源：techcrunch

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