自疫情爆发以来,送餐员的困境已经成为一个具有全球意义的问题。

自疫情爆发以来,送餐员的困境已经成为一个具有全球意义的问题。 关于算法暴政,我们的 列表-1中有一个同名板块,您可以看到,如今所有人都 “困在系统里”。今年中国工人抵抗算法暴政的热潮恰好与全球同步。 《“我要我的血汗钱”:全球资本主义的算法暴政在中国》

相关推荐

封面图片

更多全球相关动态:[美国] 快递小哥的反抗:收集自己的数据检查算法暴政的剥削

更多全球相关动态: [美国] 快递小哥的反抗:收集自己的数据检查算法暴政的剥削 [台湾] 快递小哥想要一个全国工会: [中国] “我要我的血汗钱”:全球资本主义的算法暴政在中国 [亚马逊·意大利] 工运新时代:在供应链中团结起来

封面图片

当我们希望就同一个问题/麻烦/困境进行思考的时候,往往最先听到的是人们对不同国家之间差异的强调,而不是从其他国家就同一问题所采取

当我们希望就同一个问题/麻烦/困境进行思考的时候,往往最先听到的是人们对不同国家之间差异的强调,而不是从其他国家就同一问题所采取的反抗行动中汲取动力。这种状况在中国格外突出。 不论是反警察暴力的全球抗议活动、为生存而战的气候正义运动、内卷危机和劳工运动、还是数字殖民和算法暴政,当下是全球联合的最重要和最必要的时段,就如我们不断强调过的那样,因为局限于本土的反抗已经无法真正解决问题。 中国社会缺乏一种 “我们这儿也有那种暴行啊” 的共鸣感,以及随之必需的行动欲望。这是长期倡导失败和不专业的结果之一。现在我们需要纠正它。 不论如何,最基本的是,我们的对手一直在作恶中联手 他们互助镇压武器、间谍软件、监控技术、为跨境抓捕提供越来越隐秘的便利;如果我们继续各自为营,我们将很难取得胜利。 多年前IYP曾多次讨论过这一问题,即 中国仿佛是个孤岛,就像一场拔河比赛,一边是中国,另一边是世界;我们这样的跨文化传播者就像被绑定在绳子中间的红布条位置上 不论你接近其中任何一方,都意味着远离另一方。这是不正常的,尤其是在当下。 幸运的是,最近发现,我们的读者群中已经有越来越多的人开始理解到跨国联合和向其他国家反抗者学习的重要性,尤其是香港的朋友,具有令人钦佩的眼界。我们认为希望是有的。 IYP的列表-5 () 提供全球反抗经验、行动资源、安全防护装备、理论和战略智慧,我们选取的都是值得中国行动者了解的知识,希望未来能有更多中国朋友理解到这一点。【完整版: 】

封面图片

NVIDIA业绩再度令全球震撼 以一己之力重振“AI信仰”

NVIDIA业绩再度令全球震撼 以一己之力重振“AI信仰” 在截至1月28日的2024财年第四季度,英伟达总营收规模增加了两倍多,达到221亿美元。扣除某些项目后,NON-GAAP准则下的每股收益为5.16美元,均大幅超过华尔街分析师普遍预测的204亿美美元以及每股收益4.60美元。更重要的是,英伟达预计本季度总营收将再次大幅增长,这有助于证明其股价大涨趋势完全合理,使其继续成为全球最有价值的公司之一。总营收凸显出英伟达业绩连续增长规模:就在2021财年,英伟达一整个财年的总营收也未能达到这一数值。此外,英伟达最核心业务部门,即为全球数据中心提供A100/H100芯片的业务部门数据中心业务部门,Q4营收规模达到约184亿美元,同比激增409%。继2023年股价暴涨240%之后,2024年迄今英伟达股价涨幅高达40%。英伟达市值今年增加了4000多亿美元,使其总市值达到1.67万亿美元,投资者们押注该公司仍将是人工智能计算热潮的最主要受益者。英伟达首席执行官黄仁勋表示:“GPU加速计算和生成人工智能可谓已经达到‘临界点’。”“全球各公司、行业,乃至多数国家的需求都在激增。“在与华尔街分析师的业绩电话会议上,黄仁勋表示,今年剩余时间,英伟达最新产品将继续供不应求。他表示,尽管供应在不断增长,但需求并没有显示出任何程度的放缓迹象。“生成式人工智能开启了一个全新的投资周期。”黄仁勋表示。他预计:“未来数据中心基础设施规模将在五年内翻番,代表着每年数千亿美元的市场机会”。关于中国市场,黄仁勋表示,该公司已开始向中国市场的客户派送符合限制政策的新芯片样品。这应该有助于中国业务再次复苏。“我们将尽最大努力在该市场竞争并取得成功。”黄仁勋强调。英伟达无比炸裂的业绩公布后,盘后股价一度暴涨超11%,美股芯科技股,尤其是芯片股板块盘后集体暴涨,要知道自本周以来,这些与AI相关的科技股与芯片股持续疲软,主要因全球资金在英伟达财报公布前的谨慎情绪。因此,AI芯片领域“最强卖铲人”英伟达可谓以一己之力重振全球科技股投资者们的“AI信仰”,科技股投资者们对于AI的信仰或许将在全球股市再度掀起巨大波浪。来自华尔街知名投资机构Wolfe Research的分析师克里斯·卡索(Chris Caso)在一份报告中表示:“全球股票市场都在关注这份报告,因此预期也有所提高,但是英伟达公布的业绩展望足够强劲,显示股价涨势合理,同时也为下半年的持续上涨留下了空间。”但是毋庸置疑的是,AI芯片领域竞争将变得愈发激烈。英伟达最强竞争对手AMD(AMD.US)最近开始销售MI300系列的AI GPU加速器,AMD预计今年将从该系列产品中获得35亿美元营收,高于此前预测的20亿美元。AI芯片初创企业后续也将是英伟达有力挑战者,近日Groq推出自研LPU,文本生成速度甚至比眨眼还快,推理性能则比英伟达GPU快10倍。但英伟达并未停滞不前,分析师们预计,该公司即将量产性能更强大的AI芯片H200,以及备受瞩目的B100。英伟达当前AI领域最强买铲人最新业绩证明,英伟达仍然为全球AI领域当之无愧的“最强卖铲人”,靠着在AI训练领域高达90%的份额,乘着全球企业布局AI的前所未有热潮疯狂吸金。比如,上述Groq推出的LPU目前更加适用于推理,要想训练大语言模型,仍然需要大批量购买英伟达GPU。英伟达很早就认识到GPU在AI和深度学习领域的潜力,因此投入大量资源进行相关研发,并成功构建了围绕其GPU硬件的强大软硬件生态系统。英伟达在全球高性能计算领域已深耕多年,尤其是其一手打造的CUDA运算平台风靡全球,可谓AI训练/推理等高性能计算领域首选的软硬件协同系统。英伟达当前最火爆的AI芯片H100 GPU加速器则基于英伟达突破性的Hopper GPU架构,提供了前所未有的计算能力,尤其是在浮点运算、张量核心性能和AI特定加速方面。ChatGPT开发者OpenAI、美国科技巨头亚马逊(Amazon.com Inc.)、Facebook与Instagram母公司Meta Platforms、特斯拉、微软以及谷歌母公司Alphabet都是英伟达最大规模客户,占其总营收规模近50%,它们当前正倾尽全力投资与人工智能算力相关的硬件,比如英伟达AI芯片。特斯拉CEO马斯克将科技企业的人工智能军备竞赛比作一场高风险的“扑克游戏”,即企业需要每年在人工智能硬件上投入数十亿美元,才能保持竞争力。这位亿万富翁表示,在2024年,特斯拉仅仅在英伟达的人工智能芯片上就将耗费超过5亿美元,但他警告称,特斯拉未来还需要价值“数十亿美元”的硬件才能赶上一些最大规模的竞争对手。随着全球迈入AI时代,数据中心业务已经成为英伟达最核心业务,而不是此前重度依赖游戏显卡需求的游戏业务。英伟达在细分业务方面,英伟达为全球数据中心提供A100/H100芯片的业务部门数据中心业务部门,曾经可谓是英伟达“副业”(自英伟达创立之处,游戏业务一直是英伟达的最重要业务),已经成为该科技巨头整体营收的最强大贡献力量。英伟达的数据中心业务部门多个季度以来均为所有业务中表现最出色的部门,数据中心业务Q4创造的营收达到184亿美元,较上年同期激增约409%。此外,英伟达预计,未来数据中心基础设施规模将在五年内翻番。与此同时,该公司游戏业务部门受益于全球芯片需求复苏趋势,创造的营收同比增长56%,至29亿美元。英伟达目前正致力于将其人工智能软硬件生态推广到大型数据中心之外。61岁的黄仁勋近期周游世界,认为各国政府均需要主权级别的人工智能系统,既能保护数据,又能获得AI竞争优势。黄仁勋在近期首提“主权AI能力”,暗示国家级人工智能硬件需求激增。黄仁勋表示,当今世界各国都打算在本国国内建立和运行自己的人工智能基础设施,这将全面推高对英伟达硬件产品的需求。黄仁勋近期在接受采访时表示,包括印度、日本、法国和加拿大在内的国家都在谈论投资“主权人工智能能力”的重要性。业绩预期方面,全球市值最高芯片公司英伟达在业绩展望部分表示,该公司2024财年Q4(截至2024年4月底)总营收将达到约240亿美元。这一数据可谓大幅超越219亿美元的华尔街分析师平均预测数据。这一强劲无比的业绩前景凸显出英伟达位列全球企业布局AI热潮的最佳受益者,堪称AI核心基础设施领域的“最强卖铲人”。面对消费者对ChatGPT以及谷歌Bard等生成式人工智能产品,以及其他企业AI软件等日益重要的AI辅助工具的需求激增,来自全球各地的科技巨头以及数据中心运营商正在竭尽全力储备该公司的H100 GPU加速器,H100可谓极度擅长处理人工智能训练/推理所需的繁重工作负载。AI时代最核心基建之一GPU随着全球迈入AI时代以及万物互联进程加速,意味着全球算力需求迎来爆炸式增长,尤其是基于AI训练领域的各项AI细分任务涉及大量的矩阵运算、神经网络的前向和反向传播等对硬件性能要求极高的计算密集型高强度操作。然而,这些难题远非享受摩尔定律红利多年的CPU所能够解决。哪怕大量CPU也无法解决这一问题,毕竟 CPU设计初衷是在多种常规任务之间进行通用型计算,而不是处理天量级别的并行化计算模式以及高计算密度的矩阵运算。更重要的是,随着全球芯片领域的创新与发展步入“后摩尔时代”(Post-Moore Era),作为曾推动人类社会发展主力军的CPU已经无法实现像22nm-10nm那样在不到5年间实现“阔nm”级别的快速突破,后续nm级别突破面临量子隧穿以及巨额投资规模等重重阻碍,这也使得CPU性能升级和优化层面面临极大限制。 PC版: 手机版:

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人