让比尔·盖茨等一众富豪都投资的矿业公司 利用AI技术寻找到巨大的铜矿？

让比尔·盖茨等一众富豪都投资的矿业公司 利用AI技术寻找到巨大的铜矿？ 虽然知道AI厉害，会作诗绘画做视频，但没想到AI现在居然还能挖矿了？不过当人们仔细研究这一事件的时候，还是发现了一些不一样的端倪。在赞比亚利文斯通，一辆卡车驶过维多利亚瀑布桥，这条公路是当地运输铜矿的重要道路（图片来源：Financial Times）事情的起因，要从铜这种金属说起。铜对于人类来说，是一种非常重要的金属元素。它的延展性非常好，导热性和导电性高，因此是电缆中最常见的材料，也是各种电气设备和电子元件中常常出现的材料。铜还可以和各种其他物质组成，形成多种多样的合金制品，用在建筑、医疗、机械等众多领域。但是铜在地壳中的含量却并不算太多，含量只占比约为0.01%，并且储量分布非常不均匀。智利的铜产量大约占据了全球的1/3左右，接下来则是美国、印度尼西亚和秘鲁等国。在我国，江西德兴、安徽铜陵、甘肃白银等地则是重要的铜矿产地。表中“氧硅铝铁钙”引自《视觉之旅·神奇的化学元素》，其它含量少的元素引自《地球化学》，地质出版社2012年版（图片来源：中国科学院地球环境研究所）随着这些年电动汽车和锂电池的迅猛发展，铜的需求量一直在飙升。这种重要的资源，自然也成为了富翁和投资公司青睐的对象。酷波德金属就是在这样的背景下成立的，它的背后是由比尔·盖茨牵头，马云、贝索斯、孙正义、布隆伯格等多名富豪投资参与，还有挪威国家石油公司、全球最大的矿业集团BHP等多个知名公司投资。不过和传统的矿业公司不太一样，这家公司宣传的口号叫做“结合人工智能与人类智慧共同寻找未来的材料”。酷波德金属其实早在2018年就成立了，但前几年AI还没有那么多引人注目的突破，这个公司也是不温不火。但随着以Chat GPT为代表的全新AI出现，酷波德金属似乎也押对了宝。在2月5号左右，公司官网上就刊登了“AI找矿”的新闻。根据更加详尽的报道，酷波德金属此次发现的铜矿位于非洲赞比亚北部的铜带省，公司已经与赞比亚政府签订了数十年的开采合同，而第一年的试开采产量就将达到40万吨，这已经是世界级顶级铜矿的产量规模了。明戈巴铜矿所在的位置（图片来源：lobitocorridor.org）那么这个铜矿是如何找到的呢？是借助了AI的力量。酷波德金属公司表示是用AI技术创建了地球地壳的“Google地图”。具体来说，就是利用人工智能大量读取分析所有地球卫星拍摄的地质图片、激光地球扫描数据，以及全球的地震波数据，历时整整一年，成功构建起一个精密无比的矿产分布预测模型。很明显，找到铜矿仅仅是酷波德金属计划中的第一步，该公司目前在全球开展了60多个项目。公司还计划利用AI技术去寻找锂、钴、镍等多种其他的金属矿物。一时间，关于“AI找矿”的新闻瞬间点燃了科技圈和投资圈的热情。如果说目前关于AI的讨论，更多还处于AI能带来多少惊喜的阶段。那么这则新闻似乎已经宣告了AI的胜利，至少在寻找宝藏这个领域，AI完成了对人类的“降维打击”。酷波德金属不仅仅在赞比亚进行勘探，在冰天雪地的格陵兰岛也有相关的项目（图片来源：koboldmetals.com）但就在这个热点新闻出来没两天，质疑声也随之而来。一些人对这个消息的真实性有所怀疑，主要列举了三个理由：其一，公司虽然说了一大堆关于AI技术的宣传，但究竟AI技术如何应用在本次铜矿勘探上，却是语焉不详，酷波德金属至今没有披露技术细节。其二，这个明戈巴铜矿床，其实早就被其他的矿业公司发现了。它不过是赞比亚另外一个大型铜矿的延伸。明戈巴铜矿的规模和品相早已经被探明了，酷波德金属是在发现三年后才开始投资这个铜矿的。其三，酷波德金属宣称明戈巴铜矿是“一个世纪以来发现的最大铜矿床”或许有点夸大其词。虽然明戈巴铜矿床的储量确实不少，但目前探明的矿石含铜量比较低，并且开采难度比较大。位于赞比亚的一个铜矿矿洞，从勘探矿产到挖掘开采，还需要一个漫长的过程（图片来源：inspenet.com）基于上述的理由，“AI找矿”的新闻，更像是这家公司的噱头。毕竟矿业开采需要大笔投资，酷波德金属把AI当卖点也确实情有可原。双方各执己见，其实这个事件到目前为止尚无定论。大家争论的最重要一点，其实还是酷波德金属究竟如何应用了AI技术，参与了多少，如何的应用，或许伴随着酷波德金属公开更多内容，这些问题就会有答案了。不过作为酷波德金属的首席科学家，来自斯坦福大学的杰夫-卡尔斯教授（Jef Caers）曾经发表过一篇关于“AI在矿产勘探中的应用”的论文。他提出了好几种AI应用于矿产勘探的方法。比如说，成功找到一个矿需要10个必备数据，但是缺少其中某一个数据，带来的不确定性是不同的。以前这些都是需要经验丰富的专家去评估，但是有了AI的参与，就让评估的难度大大降低。在很多传统行业，人工智能的应用都将造成巨大的冲击（图片来源：wgoqatar.com）又比如现在的矿产勘探存在不可重复性的问题，在非洲挖出一个矿的经验很难帮助人们在美洲也找到类似的矿。但有了AI的参与，海量的数据都可以汇入到同一个数据库中，这样就有可能把矿产勘探变成一门可以重复的科学。显然，杰夫教授肯定会参与酷波德金属的项目，这或许也是我们这些“吃瓜群众”愿意关注这件事的原因：看看AI究竟还有哪些意想不到的作用，来改变当下的生活。不管如何，AI的时代已经来临，它肯定也会改变现在已有的行业和方法。不管是将AI视为“洪水猛兽”还是“灵丹妙药”，其实都无关AI，而是取决于我们人类本身。参考资料：[1] Bill Gates- and Jeff Bezos-backed startup discovers large-scale copper deposit in Zambia.https:// Gates and Jeff Bezos made a bet on mining startup KoBoldnow they’ve struck gold.J, Caers J. The Intelligent Prospector v1. 0: geoscientific model development and prediction by sequential data acquisition planning with application to mineral exploration[J]. Geoscientific Model Development, 2023, 16(1): 289-313.[4]地壳元素“丰度”与人类历史扑克、硬币、手机都在这里.http:// Metals.https:// ... PC版： 手机版：

美国一家独角兽 Embark 宣布倒闭

美国一家独角兽 Embark 宣布倒闭 这是美国自动驾驶卡车独角兽 Embark，上周一股价暴跌32.8%。公司创始人Alex Rodrigues 发给全公司的邮件称：“资本抛弃了我们，我们无法筹集资金，十分抱歉......”同时宣布70%的员工直接解雇，剩下30%处理公司关停流程。 然而就在2021年，Embark 借壳成功登陆美股，市值最高52亿美元（360亿人民币）。从巅峰到跌落，Embark 只用了不到两年。 此次倒闭几乎和硅谷银行风波同时发生，不过公司创始人更多将原因归咎于资本抛弃了他们，但没有提及具体原因。其实也不难猜测，烧光了几亿美元融资，投资人选择了忍痛止损此前，Embark 融资较为顺利，Y Combinator、红杉美国、老虎环球基金、Maven Ventures、SV Angel、AME Cloud 等等。成立六年至今，Embark 只交付了一辆无人卡车。 投资人已经不相信只存在于BP中的商业故事了。 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

AI芯片独角兽已秘密申请IPO

AI芯片独角兽已秘密申请IPO 这家创企正在创建优先股，价格比上一轮私人融资大幅折扣。此举可能会使其股票在首次公开募股前对私人投资者和参与公开上市的人更具吸引力。据此前报道，Cerebras已聘请花旗集团担任其IPO的牵头银行。根据Prime Unicorn Index共享的文件，6月初，Cerebras批准以14.66美元发行约2700万股新股。这远低于其2021年F轮融资时的27.74美元股价，该轮估值超过40亿美元。新的股票授权表明，Cerebras对自己的估值约为25亿美元。尚不清楚Cerebras是否已正式出售这些股票，或者谁将持有这些股票。该公司已累计融资7.2亿美元，估值约为42亿到50亿美元。在AI领域声名赫赫的OpenAI联合创始人兼首席执行官Sam Altman曾参与Cerebras的8000万美元D轮融资。Cerebras在官网将Altman列在其投资人列表的第一位。GPU竞不是最佳引擎？当芯片设计企业都在将晶圆分割成数百颗独立芯片时，Cerebras另辟蹊径，选择将整块晶圆做成一颗芯片。2019年8月，其首颗晶圆级芯片WSE以“世界最大芯片”的名号引爆全球科技圈，它由一整片晶圆制成，采用台积电16nm制程，在46225mm²面积上集成了40万个AI核心和1.2万亿颗晶体管。其2021年推出的二代WSE-2更进一步，采用台积电7nm制程，创下集成85万个AI核心和2.6万亿颗晶体管的新纪录，搭载WSE-2芯片的AI超算系统CS-2也同期发布。今年3月，Cerebras推出了第三代晶圆级芯片WSE-3和AI超级计算机CS-3。WSE-3采用台积电5nm制程，有90万个AI核心和4万亿颗晶体管，AI峰值算力高达每秒125千万亿次。CS-3是15U的服务器，最高功耗为23kW，可在本地或云端使用。CS-3拥有高达1.2PB的巨大存储系统，旨在训练比OpenAI GPT-4和GoogleGemini大10倍的下一代前沿模型。在CS-3上训练1万亿参数模型就像在GPU上训练10亿参数模型一样简单。Cerebras团队认为，GPU不是训练大模型的最佳引擎，因为开发者必须将模型分割成许多部分，将它们分布在数百和数千个GPU上，这意味着他们必须重写模型以跨集群工作，他们的代码将从大约600行增加到20000行。而Cerebras想解决的就是这个问题。其首席执行官Andrew Feldman曾用做西装打比方，有一位裁缝可以在一周内作出一套西装，他雇佣了隔壁也能一周做一套西装的裁缝，现在他们一周可以做出两套西装，但他们无法在三天半内做出一套西装。GPU就像无法协同工作的裁缝，至少在分子动力学的一些问题上是这样，随着连接的GPU越来越多，它们可以同时模拟更多的原子，但却无法更快地模拟相同数量的原子。而WSE以完全不同的方式扩展，芯片不受互连带宽的限，可以快速通信，就像两个裁缝完美协作、在三天半内制作出一套西装一样。与GPU不同，Cerebras晶圆级集群将计算和内存组件分离，支持轻松扩展MemoryX单元的内存容量。Cerebras为超大规模客户提供120TB和1200TB选项，而1200TB的配置能够存储有24万亿个参数的模型。单个CS-3机架可存储比10000节点GPU集群更多的模型参数，使得一台机器上可以开发和调试万亿参数模型。同样训练700亿参数大语言模型Llama 2，GPU集群需要大约1个月，而CS-3集群只用1天。产品侧，CS-3可与英伟达同台竞技今年4月，Cerebras发文比较Cerebras CS-3与英伟达B200，称CS-3和英伟达DGX B200是2024年上市的两款最令人兴奋的AI硬件新品。无论AI训练性能还是能效，CS-3都做到倍杀DGX B200。Cerebras还提供AI模型服务。其平台已经训练了各种各样的模型，从多语言大模型到医疗健康聊天机器人，帮助客户训练基础模型或者微调开源模型，而且大部分工作都是开源的。Andrew Feldman和Gary Lauterbach分别是Cerebras Systems的首席执行官和首席技术官。两人已合作超过12年，曾在2007年联合创办高带宽微服务器先驱SeaMicro，这家公司在2012年被AMD以超过3亿美元的价格收购，两人也一起加入了AMD。Andrew Feldman在AMD做了两年半的副总裁。Andrew Feldman有斯坦福大学MBA学位，多次作为公司高管完成了收购和上市。Gary Lauterbach是计算机架构大牛，曾担任SPARC Ⅲ和UltraSPARC Ⅳ微处理器的首席架构师。最后：AI竞赛升温，算力股正躺赢？AI算力繁荣正带动相关股票的飙涨。本周英伟达以超过3.3万亿美元的市值登顶“全球股王”。此前向云计算公司出售数据中心组件的Astera Labs在今年3月上市时，首日股价暴涨76%。IPO计划显示，Cerebras希望驾驭投资者对AI硬件销售的热情浪潮。这家AI芯片公司需展示它计划如何获得AI计算市场。其财务业绩暂时无法得知，该公司在12月的一篇博客文章中表示，它最近达到了“现金流收支平衡”，但未详细说明。 ... PC版： 手机版：

制式仪刀: OO: 355 XX: 31

制式仪刀: OO: 355 XX: 31 不乏者: 真有这么多金矿的话，全世界的金价都要下跌。 OO: 210, XX: 11 coldster: 它知道一千亿吨什么概念吗 OO: 82, XX: 1 每晚坚持搭飞机: 他虽然获得了金钱 但却失去了烦恼 OO: 80, XX: 2 pinguo: 这些人统统没有福报 OO: 49, XX: 0 迷失: 每毫秒工资到手3000的喜悦 OO: 29, XX: 1 蛋友16ff72d45d254: 路透一个多周前报道了这篇，不过没说储量，不知道国内这些数据都搁哪儿来的…… OO: 21, XX: 0 一旁冷笑: 据Mining.com网站援引路透社报道，沙特阿拉伯国家矿业公司（Maaden，简称沙特矿业）周四宣布，在生产矿山曼苏拉马萨拉（Mansourah Massarah）南面发现几个金矿床，表明该地区有扩大金矿生产的能力。 沙特矿业称，这些发现沿100公里的野外路线分布，是2022年启动的一项勘探计划的首次发现。 在曼苏拉马萨拉矿山以南和下部随机部署的两个钻孔采样分析显示高品位金矿，分别为10.4克/吨和20.6克/吨，表明这些地方测试的矿石含金量高。 根据这些结果，沙特矿业计划2024年在曼苏拉马萨拉周边“加大钻探力度”。 沙特矿业首席执行官罗伯特·威尔特（Robert Wilt）10月份对媒体称，公司计划将金和磷产量增加一倍。 2023年底，曼苏拉马萨拉金矿资源量近700万盎司，年产能25万盎司。 沙特矿业是海湾地区最大矿企，沙特7000亿美元的主权财富基金公共投资基金（PIF，Public Investment Fund）持有该公司67%的股权。2023年1月份，沙特矿业宣布，其与PIF的合资企业马纳拉矿产公司（Manara Minerals）将投资海外资产。 这是沙特为实现2030年愿景减少石油依赖的重要举措。 [转载需保留出处 - 上海有色网] 沙特阿拉伯发现多个金矿 OO: 6, XX: 0

AI程序员Devin独角兽，半年估值20亿美元？业内曝AI泡沫：买卡500亿

AI程序员Devin独角兽，半年估值20亿美元？业内曝AI泡沫：买卡500亿 创始团队的10枚IOI金牌的“含金量”恐怖如斯。而在产品首个版本上线几周之后，他们就火速展开下一轮融资，并且估值一下就翻了6倍。即使在已经热得发烫的AI赛道，这么夸张的融资速度和估值膨胀倍数也显得非常离谱了。毕竟这个公司的产品还只是处于邀请使用阶段，公司没有任何盈利，成立也刚半年不到。因为，即便是成立两年，产品深受用户喜爱和大佬力荐，号称要干掉Google革命搜索行业的Perlexity AI，最近一轮融资的估值也才不过10亿美元。开源社区之光，模型水平已经接近OpenAI的Mistral AI，去年12月底的最近一次融资估值也是20亿美元左右。而这两家公司，都是创始人背景强大，产品已经在业内广受好评，在细分赛道上已经取得了绝对的领先优势之后，才获得了这个水平的估值。而领投Cognition AI这轮融资的 冤大头 VC，依然是它种子轮的领投机构Founders Fund。在今年年初，Founders Fund已经在年初的种子轮向Cognition AI注资了2100万美元。而且根据知情人士透露，在先前的融资谈判中，Cognition AI已经拒绝了一份估值10亿美元的提议。虽然谈判还没有完全结束，但20亿美元的估值基本不会有太大的变数。看来只要团队强大，方向靠谱，过亿美元的融资似乎不是太大的问题。AI初创再现互联网泡沫？今年AI赛道的初创公司融资和估值的疯狂水平，和去年相比更加疯狂了。而背后投资人的信心，来源于相信AI能够大幅提高某些行业的效率。而软件工程师的工作，目前似乎是AI生产力表现最好的领域之一。上一季度，微软的编程辅助工具GitHub Copilot的用户增加了30%，用户总数达到了130万。Magic AI，一家与Cognition AI同样专注于AI编程的初创公司，今年2月成功获得了1.17亿美元投资。但是迄今为止，几乎没有AI初创公司的财务表现能够兑现大额融资的期待。在红杉最近的一次分享之中提到，现在AI赛道的各家公司在购买英伟达GPU的花费就已经超过了500亿美元，而目前为止产生的收入却只有30亿美元左右。而DeepMind创始人Hassiabis也在最近的采访中警告：“现在资本对于AI赛道的投入已经有点当初加密币的味道了，而真正的AI带来的可以改变人类的科学突破却没有得到应有的重视。”文章地址： ... PC版： 手机版：

AI芯片独角兽Cerebras已秘密申请IPO

AI芯片独角兽Cerebras已秘密申请IPO 这家创企正在创建优先股，价格比上一轮私人融资大幅折扣。此举可能会使其股票在首次公开募股前对私人投资者和参与公开上市的人更具吸引力。据此前报道，Cerebras已聘请花旗集团担任其IPO的牵头银行。根据Prime Unicorn Index共享的文件，6月初，Cerebras批准以14.66美元发行约2700万股新股。这远低于其2021年F轮融资时的27.74美元股价，该轮估值超过40亿美元。新的股票授权表明，Cerebras对自己的估值约为25亿美元。尚不清楚Cerebras是否已正式出售这些股票，或者谁将持有这些股票。该公司已累计融资7.2亿美元，估值约为42亿到50亿美元。在AI领域声名赫赫的OpenAI联合创始人兼首席执行官Sam Altman曾参与Cerebras的8000万美元D轮融资。Cerebras在官网将Altman列在其投资人列表的第一位。当芯片设计企业都在将晶圆分割成数百颗独立芯片时，Cerebras另辟蹊径，选择将整块晶圆做成一颗芯片。2019年8月，其首颗晶圆级芯片WSE以“世界最大芯片”的名号引爆全球科技圈，它由一整片晶圆制成，采用台积电16nm制程，在46225mm²面积上集成了40万个AI核心和1.2万亿颗晶体管。其2021年推出的二代WSE-2更进一步，采用台积电7nm制程，创下集成85万个AI核心和2.6万亿颗晶体管的新纪录，搭载WSE-2芯片的AI超算系统CS-2也同期发布。今年3月，Cerebras推出了第三代晶圆级芯片WSE-3和AI超级计算机CS-3。WSE-3采用台积电5nm制程，有90万个AI核心和4万亿颗晶体管，AI峰值算力高达每秒125千万亿次。CS-3是15U的服务器，最高功耗为23kW，可在本地或云端使用。CS-3拥有高达1.2PB的巨大存储系统，旨在训练比OpenAI GPT-4和GoogleGemini大10倍的下一代前沿模型。在CS-3上训练1万亿参数模型就像在GPU上训练10亿参数模型一样简单。Cerebras团队认为，GPU不是训练大模型的最佳引擎，因为开发者必须将模型分割成许多部分，将它们分布在数百和数千个GPU上，这意味着他们必须重写模型以跨集群工作，他们的代码将从大约600行增加到20000行。而Cerebras想解决的就是这个问题。其首席执行官Andrew Feldman曾用做西装打比方，有一位裁缝可以在一周内作出一套西装，他雇佣了隔壁也能一周做一套西装的裁缝，现在他们一周可以做出两套西装，但他们无法在三天半内做出一套西装。GPU就像无法协同工作的裁缝，至少在分子动力学的一些问题上是这样，随着连接的GPU越来越多，它们可以同时模拟更多的原子，但却无法更快地模拟相同数量的原子。而WSE以完全不同的方式扩展，芯片不受互连带宽的限制，可以快速通信，就像两个裁缝完美协作、在三天半内制作出一套西装一样。与GPU不同，Cerebras晶圆级集群将计算和内存组件分离，支持轻松扩展MemoryX单元的内存容量。Cerebras为超大规模客户提供120TB和1200TB选项，而1200TB的配置能够存储有24万亿个参数的模型。单个CS-3机架可存储比10000节点GPU集群更多的模型参数，使得一台机器上可以开发和调试万亿参数模型。同样训练700亿参数大语言模型Llama 2，GPU集群需要大约1个月，而CS-3集群只用1天。今年4月，Cerebras发文比较Cerebras CS-3与英伟达B200，称CS-3和英伟达DGX B200是2024年上市的两款最令人兴奋的AI硬件新品。无论AI训练性能还是能效，CS-3都做到倍杀DGX B200。Cerebras还提供AI模型服务。其平台已经训练了各种各样的模型，从多语言大模型到医疗健康聊天机器人，帮助客户训练基础模型或者微调开源模型，而且大部分工作都是开源的。Andrew Feldman和Gary Lauterbach分别是Cerebras Systems的首席执行官和首席技术官。两人已合作超过12年，曾在2007年联合创办高带宽微服务器先驱SeaMicro，这家公司在2012年被AMD以超过3亿美元的价格收购，两人也一起加入了AMD。Andrew Feldman在AMD做了两年半的副总裁。▲Cerebras Systems首席执行官Andrew Feldman（左）和首席技术官Gary Lauterbach（右）Andrew Feldman有斯坦福大学MBA学位，多次作为公司高管完成了收购和上市。Gary Lauterbach是计算机架构大牛，曾担任SPARC Ⅲ和UltraSPARC Ⅳ微处理器的首席架构师。结语：AI竞赛升温，算力股躺赢AI算力繁荣正带动相关股票的飙涨。本周英伟达以超过3.3万亿美元的市值登顶“全球股王”。此前向云计算公司出售数据中心组件的Astera Labs在今年3月上市时，首日股价暴涨76%。IPO计划显示，Cerebras希望驾驭投资者对AI硬件销售的热情浪潮。这家AI芯片公司需展示它计划如何获得AI计算市场。其财务业绩暂时无法得知，该公司在12月的一篇博客文章中表示，它最近达到了“现金流收支平衡”，但未详细说明。 ... PC版： 手机版：