The Verge 调查 Kevin O'Leary 犹他州数据中心项目为何停摆
The Verge 记者 Josh Dzieza 经数月调查,复盘 Kevin O'Leary 在犹他州 Box Elder 县推进的 Stratos(Wonder Valley)数据中心项目:规划 4 万英亩、9 吉瓦电力,超过犹他州全州平均用电量的两倍。
The Verge 记者 Josh Dzieza 经数月调查,复盘 Kevin O'Leary 在犹他州 Box Elder 县推进的 Stratos(Wonder Valley)数据中心项目:规划 4 万英亩、9 吉瓦电力,超过犹他州全州平均用电量的两倍。
NVIDIA 提出 AI 工厂投资回报取决于三个要素:每兆瓦产出能力、硬件使用寿命和 token 需求。SemiAnalysis AgentX 数据显示,Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上,在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。
CoreWeave 宣布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统搭配 Spectrum-X 102.4T 以太网在 CoreWeave Cloud 上可用,Cognition 成为首个在生产负载上运行该系统的客户。
推荐理由:材料给出 Vera Rubin NVL72 上线 CoreWeave 云及 Devin 实测吞吐数据,可据此判断智能体编码负载的算力供给变化。
Mistral 在慕尼黑开设德国中心,组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队,并计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力。该中心将与 BMW 合作碰撞仿真与工程 AI、与 Siemens Energy 合作工业 AI 应用,并与慕尼黑工业大学(TUM)合作利用风洞设施开发汽车空气动力学数字孪生。Mistral 强调其开放权重架构让模型可在客户自有基础设施上运行,数据不出组织。
NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的全球研究联盟,通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构,供任何科学家免费使用。
推荐理由:NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测结构,并公开生成流程,读者可了解开放科学在疫情准备中的具体做法。
NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza 在数据中心系统实验室负责新产品量产前的硬件验证,她回忆 NVIDIA Rubin GPU 首次在系统层面被识别时,全场欢呼,这是全球首次 Rubin GPU 完成系统级枚举。她将验证工作比作破案:一块板卡可能含数万个元件,一个机架接近 50 万个,目标是在客户发现问题之前先发现并复现问题。
NVIDIA 在埃及大埃及博物馆举办活动,展示其 AI 生态已进入生产规模阶段,NVIDIA Deep Learning Institute 在埃及的学习者一年内增长超过十倍。
曼彻斯特大学团队基于 NVIDIA Earth-2 的生成式模型 Earth-2 CorrDiff,在英国国家 AI 超算 Isambard-AI 上训练出覆盖全英、分辨率 2-3 平方公里的空气污染模型,单节点八 GPU 训练仅耗时两天。
Google 在 DOE Genesis Mission Summit 2026 上宣布投入 4000 万美元 AI tokens 和云 credits,支持 Genesis Mission 的研究人员。
Mistral 收购 Emmi AI,并加倍投入面向航空航天、汽车、半导体和能源等行业的物理 AI 基础模型研究。其已发布成果包括 AB-UPT,可在单张 GPU 上处理 9M 表面和 140M 体积网格的原始几何数据,无需重新划分网格;以及首个大规模多物理场端到端深度学习代理模型 NeuralDEM。
Mistral AI 本周签署最终协议收购 Physics AI 先驱 Emmi AI,以强化其作为工业企业 AI 转型伙伴的定位。Emmi AI 成立于奥地利,专注 Physics AI 与大型工程模型,可实时仿真替代多日计算并构建数字孪生,其 30 多名研究人员与工程师将于 5 月加入 Mistral 的 Science 与 Applied AI 团队。
推荐理由:Mistral 通过收购 Physics AI 公司 Emmi 补强工业仿真能力,读者可了解其 Science 路线与工业 AI 布局。
MIT 的 Ritu Raman 与波士顿儿童医院的 Ryan Flynn 借助 Google DeepMind 的 Co-Scientist,将各自的活体神经肌肉组织模型与细胞表面 RNA 图谱工具结合,用于 ALS 研究。
OpenAI 的 Parameter Golf 活动吸引 1,000+ 名参与者、收到 2,000+ 份提交,探索严格约束下的 AI 辅助机器学习研究、编码智能体、量化与新型模型设计。
Google Research 公布其开放科学成果:十余年积累的开源工具与数据集已服务全球超 25 万名研究者和开发者。
Google DeepMind 与韩国科学技术信息通信部(MSIT)达成合作,将在首尔办公室设立 AI Campus,向韩国科研机构开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist 和 WeatherNext 等前沿模型。
Mistral AI 宣布以创始成员身份加入 NVIDIA Nemotron Coalition,并与 NVIDIA 计划联合开发前沿开源 AI 模型,结合 Mistral 的模型架构与全栈平台和 NVIDIA 的算力、模型开发工具及合成数据生成管线。
Google DeepMind 宣布与印度政府机构及本地机构建立 National Partnerships for AI 合作,向印度研究人员开放 AlphaGenome、AI Co-scientist、Earth AI 等前沿科学模型,并宣布 3000 万美元的 Google.org Impact Challenge: AI for Science。
Google DeepMind 宣布深化与英国政府的合作,向英国科学家优先开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AI co-scientist 和 WeatherNext 等"AI for Science"模型,并将在 2026 年于英国建立其首个自动化材料科学实验室,该实验室将与 Gemini 全面集成。
AlphaFold 2 自 2020 年在 CASP 14 上解决蛋白质结构预测难题以来,其免费开放的 AlphaFold Protein Database 已发布超 2 亿个蛋白质结构预测,被 190 多个国家的 300 多万名研究者使用。该数据库相关研究被引用超 3.5 万篇,另有逾 20 万篇论文在方法中融入了 AlphaFold 2,这项工作于 2024 年获得诺贝尔化学奖。
Google Research 在 Research@MTV 活动上公布三项最新突破:Google Earth AI、DeepSomatic 与 Quantum Echoes。
Mistral AI 联合 Carbone 4 和法国生态转型署(ADEME)完成首个 AI 模型全生命周期分析,并公开两项指标:Mistral Large 2 截至 2025 年 1 月训练及 18 个月使用产生 20.4 ktCO₂e。
Hugging Face 与印度科学研究所(IISc)及 ARTPARK 达成合作,旨在提升印度多模态多语言数据集 Vaani 的可访问性与易用性。Vaani 由 IISc/ARTPARK 与 Google 于 2022 年发起,目标采集超 150,000 小时语音和 15,000 小时转写文本,覆盖全印 773 个地区、100 万人。
Hugging Face 发起 Open-R1 项目,计划系统重建 DeepSeek-R1 的数据与训练流程,补上官方未公开的数据集和训练代码。项目分三步:从 DeepSeek-R1 蒸馏高质量推理数据集复现 R1-Distill 模型,复现 R1-Zero 所用的纯强化学习流程并整理数学、推理、代码数据集,以及展示从基座模型经 SFT 到 RL 的多阶段训练。
推荐理由:Hugging Face 公开复现 DeepSeek-R1 的三步计划,读者可了解开源推理模型训练链路的缺口与补全路径。
AMD 发布基于 Zen5 架构的第五代服务器级 EPYC CPU(代号 Turin),最高 192 核 384 线程。
Hugging Face 宣布收购西雅图公司 XetHub,其创始团队此前在 Apple 构建并扩展内部 ML 基础设施,XetHub 的技术可让 Git 扩展到 TB 级仓库。
推荐理由:Hugging Face 收购 XetHub 并计划替换 Hub 的 Git LFS 存储后端,读者可了解大文件版本管理将如何变化。
Hugging Face 与 Argilla 合作的 Data Is Better Together 计划已产出 DIBT/10k_prompts_ranked 数据集,由 385 多人参与完成 1 万条合成与人工提示词的质量排序,并被用于训练 SPIN 等新模型。
OpenAI 与 Reddit 达成合作,将 Reddit 的独特内容带入 ChatGPT 及 OpenAI 旗下产品。
Harvey 与 OpenAI 合作,为法律从业者构建了一个定制训练的模型。
OpenAI 启动 Data Partnerships 计划,与各方合作创建用于 AI 训练的开源和私有数据集。
OpenAI 与 Scale 达成合作,企业客户可借助 Scale 的 AI 专业能力微调 OpenAI 最先进的模型。该支持面向企业微调场景,帮助客户定制模型。
Hugging Face 发布教育计划,目标在 2023 年底前教会 500 万人机器学习。该计划面向所有人、初学者和教师,提供 NLP、深度强化学习、Gradio 演示构建等免费课程,以及已翻译成 8 种语言的教师工具包,并可通过 ML demo.cratization tour 申请团队授课。
Habana Labs 与 Hugging Face 宣布合作,将 Habana 的 SynapseAI 软件套件与 Hugging Face Optimum 开源库集成,开发者只需几行代码即可在 Habana Gaudi 处理器上加速 Transformer 训练。
OpenAI 推出 Retro Contest 迁移学习竞赛,用于衡量强化学习算法从既往经验中泛化的能力。
OpenAI 启动 Scholars 项目,为来自 underrepresented 群体的个人提供 6–10 份津贴和导师指导,支持其全职学习深度学习 3 个月并开源一个项目。