IDC指出,中国超过40%的企业已经成为数字化的坚定者,但数字化转型面临诸多挑战,从全球角度看,包括陈旧的考核体系、孤立的组织架构、短视的战术规划、有限的经验技能、不足的创新协作等5个方面;从中国角度看,还包括4个独特挑战:认知错位的挑战、阶段不清的挑战、预算不足的挑战、价值评估的挑战。
根据网络安全业内人士Cybersecurity Insiders撰写的《2019年度云安全报告》发现:用户最担心的云安全问题是数据丢失和泄露(64%的受访者);监控云服务中的新漏洞是云合规过程中最具挑战性的部分(43%);部署云计算的最大障碍是数据安全、丢失和泄密风险(29%)。
根据IDC的全球融合系统季度追踪报告显示,2019年第二季度全球融合系统市场收入同比增长10.9%,达到39亿美元。IDC将融合系统市场分为三个部分:认证参考系统与集成基础设施、集成平台、超融合系统。2019年第二季,认证参考系统与集成基础设施市场收入为15亿美元,同比增长10.5%,占融合系统总收入的37.5%。集成平台的销售额同比下降14.4%,收入为6.26亿美元,占融合系统市场总收入的16%。超融合系统销售收入同比增长23.7%,收入为18亿美元,占融合系统总市场的46.6%。
根据ABI Research题为《云AI芯片组:市场格局和厂商定位》的报告预计,AI芯片组市场规模预计将从2019年的42亿美元增长到2024年的100亿美元。而在题为《边缘AI芯片组:技术展望和使用案例》的报告中,ABI Research还指出,2018年边缘AI推理芯片组市场规模为19亿美元,边缘训练市场规模为140万美元。
根据达摩院近日对外公布的研究成果显示,截至2019年9月,达摩院在国际顶级学术会议上累计发表近450多篇论文,在自然语言处理、智能语音、视觉计算等领域算法夺得40多项世界第一。在全球,达摩院建立了遍布全球的研发网络,在中国、东南亚、欧洲、中东、北美、以色列等地均设立了研发中心,并与全球150多所知名高校的100多个科研团队开展科研项目合作。
根据数据库公司MongoDB第二季度财报显示,在股票补偿等成本之前的亏损为每股26美分,收入为9940万美元。这一结果高于华尔街的预期,此前分析师预期每股亏损28美分,收入9130万美元。从全年来看,MongoDB预测每股亏损1.06美元至1.11美元之间,收入在3.9亿美元至3.95亿美元之间。此前分析师预测全年亏损1.06美元,收入为3818.7万美元。
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Gartner预测,到2030年所有IT工作都将涉及AI技术的使用,这与目前81%的IT工作不使用AI形成鲜明对比。届时25%的IT工作将完全由机器人执行,75%由人类在AI辅助下完成。尽管AI将取代部分入门级IT职位,但Gartner认为不会出现大规模失业潮,目前仅1%的失业由AI造成。研究显示65%的公司在AI投资上亏损,而世界经济论坛预计AI到2030年创造的就业机会将比消除的多7800万个。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
人工智能正从软件故事转向AI工厂基础,芯片、数据管道和网络协同工作形成数字化生产系统。这种新兴模式重新定义了性能衡量标准和跨行业价值创造方式。AI工厂将定制半导体、低延迟结构和大规模数据仪器整合为实时反馈循环,产生竞争优势。博通、英伟达和IBM正在引领这一转变,通过长期定制芯片合同和企业遥测技术,将传统体验转化为活跃的数字生态系统。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。