Babbitt | Metaverse 毎日の必読書: 上海嘉定安亭汽車メタバース基地が発表、2025 年に産業規模 1,000 億元突破を目指す; Google Bard はすでにプラグイン機能をサポートしており、ユーザーは Gmail、Google ドキュメント、他の製品

要約: 本日、9月20日のFinancial AP通信の報道によると、上海嘉定が安亭に建設した自動車メタバース基地「元荘湾」が正式に公開された。安亭汽車遠バース産業計画目標によると、2025年までに自動車遠バースタウンが具体化し始め、産業規模1000億元以上を達成し、生産額100億元以上の大手企業2社を育成し、生産額20億元以上の有力企業2社を育成し、高成長企業10社を擁するほか、自動車用チップ工業団地などの専用園区も建設し、敷地面積は10万平方メートルとする。

画像ソース: Unbounded AI によって生成

注目の情報:

上海嘉定安亭自動車メタバース基地が発表、2025年に産業規模1000億元突破を目指す

9月20日のAP通信の報道によると、本日開催された2023年第2回世界メタバース会議において、上海嘉定市安亭に建設された自動車メタバース基地「元荘湾」が正式にお披露目されたとのこと。安亭汽車遠バース産業計画目標によると、2025年までに自動車遠バースタウンが具体化し始め、産業規模1000億元以上を達成し、生産額100億元以上の大手企業2社を育成し、生産額20億元以上の大手企業2社、高成長企業10社を育成する。自動車用チップ工業団地などの専用団地も建設され、運搬面積は10万平方メートルとなる。

孟晩舟：AI開発は転換点を超えており、ファーウェイはインテリジェント時代の大型モデルの「百花咲かせ」を支援

9月20日のScience and Technology Innovation Board Dailyの報道によると、ファーウェイフルコネクトカンファレンスで、ファーウェイ副会長兼輪番会長兼最高財務責任者（CFO）の孟晩舟氏は次のように述べた。 . 大型モデル大量の計算能力が必要であり、これが AI の反復と革新の速度を決定し、経済発展の速度にも影響します. 計算能力の不足と費用が AI の開発を制限する中心的な要因となっています. ファーウェイは中国の強固なコンピューティングパワー基地の構築に尽力し、世界を構築するための第二の選択肢となる。」

さらに孟晩舟氏は、「パラメータが1000億、さらには兆を超える人工知能ニューラルネットワークモデルが数千の産業に加速しており、AI開発も変曲点を超えている。小規模モデルの時代から大規模モデルの時代へ、 AI テクノロジーの実用性質的飛躍が起こっています。以前は、アプリケーションシナリオごとに異なるモデルの開発が必要でした。現在では、大規模なモデルが膨大な量の知識を吸収し、1 つのモデルが複数のビジネスシナリオに適応できるため、AI の敷居が大幅に下がりました。開発と応用を実現し、技術プロセスを応用サイクルまで短縮し、AI をワークショップスタイルの開発とシナリオベースのカスタマイズから産業開発とシナリオベースのチューニングに移行させ、大規模なシステムに依存して業界の問題を大規模に解決できるようにします。このプロセスでは、ファーウェイは、コンピューティングパワーベース、AIプラットフォーム、開発ツールのオープンを通じて、インテリジェント時代の大型モデルの「百花咲かせ」をサポートし、「百花園」の構築に努めています。「私たちは、各組織が独自のデータを使用して独自の大規模モデルをトレーニングできるようにサポートし、各業界が独自のデータを使用できるようにします。私たちは専門知識を活用して独自の業界モデルを開発します。」

OpenAI、レッドチームネットワークの公募を発表

Babbitt News は、9 月 19 日、OpenAI が OpenAI レッドチームネットワークの公募を発表し、OpenAI モデルのセキュリティ向上に関心のある現場の専門家を招待して、人工知能モデルを厳密に評価しました。 OpenAIは、レッドチームネットワークのすべてのメンバーは、レッドチームプロジェクトに参加する際の貢献に対して報酬が支払われると述べ、ネットワークに参加することで研究結果の公開やその他の機会の追求は制限されないが、レッドチームやその他のプロジェクトへの参加は一般に対象となると述べた。秘密保持契約 (NDA) または無期限の機密保持。

DeepMind の新しい AI モデルは、人類の遺伝学の問題を解決すると期待されています

「Kechuangban Daily」の報道によると、現地時間9月19日、Google DeepMindは、同社の研究チームがAlphaFold手法に基づいてAlphaMissenseを作成したと発表した - タンパク質配列データベースとバリアント構造の背景を使用することで、病気の原因となるミスセンス変異を特定できるそして、原因遺伝子は不明です。 AlphaMissense は、19,233 個の標準的なヒトタンパク質において考えられる 2 億 1,600 万個の単一アミノ酸変化の病原性を予測することに成功し、その結果、7,100 万個のミスセンス変異を予測しました。その後、AlphaMissense はミスセンス変異の 89% を予測することに成功しました。これに対し、人間の専門家によって確認された変異はわずか 0.1% でした。

Xiaomi Wang Bin: 将来的には、大型モデルと小型モデルが共存し、汎用モデルと専用モデルが共存するでしょう。

IT Houseの9月20日の報道によると、Xiaomi GroupのAI研究所所長で自然言語処理（NLP）の主任研究員であるWang Bin氏はShengdonglivelyとのインタビューで、将来は大規模と小規模が共存する状態でなければならないと述べた。モデル、および汎用モデルと特殊用途モデルの共存。王斌氏は、他社とは異なり、シャオミは多数のデバイスを保有しており、これらのデバイスの計算能力は大幅に向上しており、例えば携帯電話のチップの計算能力は以前よりもはるかに高いと述べた。次に、Xiaomi はエンドユーザーを重視する企業であるため、大量のクラウドコンピューティング能力を使用したい場合、コストが比較的高くなります。さらに、ユーザーが携帯電話を使用する際のユーザーのプライバシーやネットワークの状況も考慮する要素となります。ただし、大規模なモデルのパラメータが小さすぎると、ユーザーエクスペリエンスにも影響するため、Xiaomi はモデルの規模とハードウェアのしきい値のバランスを取る必要があります。

NFT市場LimeWireがAI画像生成プラットフォームBlueWillowAIを買収

Decryptの9月20日の報道によると、NFT市場のLimeWireは本日、AI画像生成プラットフォームBlueWillowAIを買収したことを発表し、この取引はLimeWireが先月LimeWire AI Studioを立ち上げた後に締結された。 BlueWillow によると、アクティブなメンバーは 230 万人を超え、これまでに 5 億以上の画像が作成されています。 LimeWire は、BlueWillow 独自のテキストから画像への AI モデルと画像から画像への AI モデルを AI Studio に統合する予定です。 LimeWire の共同 CEO、Julian Zehetmayr 氏は、BlueWillow の買収とその人工知能機能の統合は、コンテンツ作成と創造性の未来を形作るのに役立つと述べました。

上海 AI 研究所が大規模モデルトレーニングの敷居を下げる、大規模モデルトレーニングツールボックス XTuner をリリース

Babbitt News によると、最近、上海人工知能研究所 (上海 AI 研究所) は、大規模モデルトレーニング用のオープンソースツールボックスである XTuner をリリースし、大規模モデルトレーニングの敷居を再び下げました。 XTuner は微調整プロセスに焦点を当てており、さまざまなオープンソースの大規模モデルに軽量の微調整フレームワークを提供し、フルチェーンのオープンソースシステムの実用的なツール属性を再度統合していると報告されています。 XTuner は、複数のレベルのハードウェアの適応をサポートしており、開発者は、特定の需要シナリオに適した「専用の大規模モデル」をトレーニングするために、少なくとも 8 GB の消費者グレードのビデオメモリを使用するだけで済みます。

Tencent のオープンソース StableDiffusion プラグイン LightDiffusionFlow は、ワンクリックですべてのワークフローデータを保存できます

Babbitt News、9月19日のTencent Open Sourceの公式パブリックアカウントのレポートによると、Tencentは最近、AIペイントオープンソースプラットフォームStableDiffusion webUI（以下、SD）をベースにしたLightDiffusionFlowと呼ばれるオープンソースプラグインをリリースしました。が GitHub 上で公開されました。このプラグインは、「ユーザーがワンクリックですべてのワークフローデータを保存できるようにする。次回使用するときは、Photoshop の PSD モックアップファイルを使用するのと同じように、フローファイルをドラッグするだけで、ワークフロー全体をすばやく再現できる」と言われています。

ファーウェイ、Ascend AI コンピューティングクラスター Atlas 900 SuperCluster をリリース、1 兆を超えるパラメータを持つ大規模モデルのトレーニングをサポート

Jiemian News によると、9 月 20 日の Huawei Full Connection Conference で、Huawei は新しいアーキテクチャを備えた Ascend AI コンピューティングクラスター Atlas 900 SuperCluster の発売を発表しました。報告によると、新しいクラスターは 1 兆を超えるパラメータを持つ大規模モデルのトレーニングをサポートできるとのことです. 新しい Huawei Galaxy AI インテリジェントコンピューティングスイッチ CloudEngine XH16800 を使用しています. 高密度 800 GE ポート機能により、2 層スイッチングネットワークは 2250 GE を達成できますノード (18,000 枚のカードに相当) 超大規模な非コンバージェンスクラスターネットワーキング。新しいクラスターでは、革新的なスーパーノードアーキテクチャも使用して、大規模モデルのトレーニング機能を向上させています。

ザッカーバーグ: ライフサイエンス研究用に 1,000 個を超える H100 GPU を備えた AI GPU クラスターを構築する予定

Science and Technology Innovation Board Dailyによると、現地時間9月19日、Metaの創設者兼最高経営責任者（CEO）のザッカーバーグ氏がブログを投稿し、慈善プロジェクトではAI GPUクラスターを構築し、AIシステムをライフサイエンス研究に利用する計画であると述べた。マーク・ザッカーバーグ氏とその妻プリシラ・チャン氏の財団は、医学研究用の大規模コンピューティング・システムの構築に資金を提供しており、このシステムには1,000個以上のGPUが搭載され、最上位のH100が使用される予定だ。新しいコンピューティングシステムにより、研究者は生成 AI を使用して健康な細胞と病気の細胞をモデル化できるようになります。時間が経てば、これは病気を治療する新しい方法の開発に役立つ可能性があります。

投資と融資:

「Zhipu AI」はテンセントとアリババの参加によりB-4ラウンドの資金調達を完了し、評価額は約10億米ドルに達した

9月19日の36Krのレポートによると、大手モデル会社「Zhipu AI」は最近B-4ラウンドの資金調達を完了した。その中には、Tencent Venture Capital、Alibaba Venture Capital、その他多くの機関が投資に参加しました。この資金調達ラウンドの完了後、Zhipu AI の評価額は約 10 億米ドルに達しました。以前、Zhipu AI は Meituan War Investment が独占的に投資する数億元の B-2 ラウンドを完了しました。

清華大学の大規模AIモデル「Bohan Intelligence」がラウンドA+の資金調達で1億元近くを獲得

9月20日の投資コミュニティからの報告によると、大手製造AIモデルメーカーのBohan Intelligentは最近、金浦投資とCITICキャピタルが共同主導し、Rongyuが続いて1億元近くのA+ラウンドを完了した。ベンチャーキャピタルと卓源資本。今回のラウンドで調達した資金は、大型モデルの実装やインテリジェント製造などの分野での事業研究開発や市場拡大に活用される。 2019 年に設立された Bohan Intelligence は、人工知能向けのエンドツーエンドの大規模モデル基本プラットフォームに焦点を当てており、インテリジェント製造や自動運転などのシナリオ向けに機械学習および深層学習の製品とソリューションを提供しています。

スタートアップ Afterparty が 500 万ドルの資金調達を完了し、AI デジタルヒューマンの発売を計画

Science and Technology Innovation Board Dailyの9月20日の報道によると、アメリカのブロックチェーンスタートアップAfterpartyは最近新たな資金調達ラウンドで500万米ドルを調達した。同社はこの資金を利用して、Afterparty AIと呼ばれる新しいプラットフォームを立ち上げ、ファンのメッセージに個別に応答できるAIを活用したクリエイターのデジタル存在を作成する。 Afterparty は、オープンソーステクノロジーを使用して、クリエイターからの何時間ものコンテンツでトレーニングされ、クリエイターの性格や話し方を把握する独自の大規模な言語学習モデルを構築しました。

AI 読み取りスタートアップの Edsoma が、NBA のスーパースター、オニール率いるシードラウンドで 250 万米ドルの資金調達を完了

9月20日のTechCrunchによると、AI読書・教育スタートアップのEdsomaは、NBAのスーパースター、シャキール・オニール率いるシードラウンドで250万米ドルを調達し、資金調達後の評価額は1,400万米ドルとなった。

同社の創設者兼最高経営責任者（CEO）のカイル・ウォールグレン氏によると、エドソマは有料ユーザーがわずか300人でスタートしたが、その後2カ月目には1,000人、9,000人に増加したという。現在、規模の拡大やシリーズAの資金調達、さらには他言語への事業拡大も検討しているという。同氏は数か月以内にシリーズAラウンドの資金調達を開始し、目標額は1,000万ドルから1,500万ドルになる予定だ。

HiddenLayer は、エンタープライズ AI モデルの防御機能をさらに強化するために 5,000 万米ドルの資金調達を完了しました

VentureBeatの9月19日のレポートによると、ネットワークセキュリティのスタートアップであるHiddenLayerは、企業が採用する人工知能モデルの防御能力をさらに強化するためのシリーズA資金調達で5,000万米ドルを受け取ったと発表した。このラウンドはM12、MicrosoftのVenture Fund、Moore Strategic Venturesが主導し、Booz Allen Ventures、IBM Ventures、Capital One Ventures、Ten eleven Venturesが参加した。現在、HiddenLayer は、複数のフォーチュン 100 企業が、金融、政府、防衛、サイバーセキュリティなどの分野で使用する AI/ML モデルを保護するのを支援しています。

AI スタートアップ Darrow が、Georgian 主導で 3,500 万米ドルの資金調達を完了

TechCrunchによると、9月19日、AIスタートアップのDarrowは3,500万米ドルの資金調達完了を発表、この資金調達ラウンドはB2B専門家のGeorgianが主導し、F2と以前の支援者であるEntrée CapitalとNFXも参加した。この最新ラウンドを含め、Darrow は Y Combinator や R-Squared Ventures などの投資家から約 6,000 万ドルを調達しました。新たな資金は、より多くのエンジニアと事業開発人材の雇用、検索および分析ツールにさらに重点領域を追加、大規模な言語モデルやその他の技術資産の拡張に投資するために使用されます。

ダロー氏は、大量の公的文書から情報を引き出し、データプライバシー侵害や環境汚染などの分野で集団訴訟の可能性を探ることができる人工知能ベースのデータエンジンを開発したと報じられている。ダロー氏は、データ分析の結果として現在提出されている請求の総額は約100億ドルであると述べた。

メタバースに関する推奨書籍:

「大型モデルTo C発売、AI実用化でハーフタイムにシャンパンを開ける？」》

確かに大型モデルのコンセプトについては話題になっていたが、現状ではその賑わいは薄れ、市場が買う気配はない。 8月15日には「生成型人工知能サービス管理措置（意見募集案）」が発効し、AIGC製品準拠への道が明確になったことにより、Baidu、iFlytek、SenseTime、プレーヤーは ToC 市場を掌握し始めました。では、人々の携帯電話に搭載された「最初の大型モデルアプリケーション」は、AI世代への「最初の入り口」となるのだろうか？検討してみる価値はあります。

「企業はどうすれば AI 変革を実現できるでしょうか?」数百社を調査した結果、答えが見つかりました》

Harvard Business Review の記事「企業が AI を使用して成功する理由は何ですか?」「What Makes a Company Successful at Use AI?」では、「川をうまく渡るためのガイド」を提供しています。この記事では、マッキンゼーとマサチューセッツ工科大学の Machine Intelligence in Manufacturing and Operations Initiative (MIMO) による調査を採用しています。この調査では、デジタル化、データ分析、マシンインテリジェンス (MI) テクノロジーにおける 100 社 (自動車や鉱業などのさまざまな業界が関与) の進歩を追跡しています。目標、アクション、結果のパフォーマンスに基づいて、主要なデジタルインテリジェンス企業には、ガバナンス、導入、パートナー、人材、データの可用性という 5 つの側面において一定の共通点があると結論付けることができます。