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技術加速演進，現(xiàn)在是漫劇，下一步是什么？
鈦媒體AI 大戰(zhàn)又打響了！10 月一開局，OpenAI 甩出 Sora 2，標志著 AI 視頻生成的「ChatGPT 時刻」來臨。另一邊，谷歌并沒有坐以待斃，下一代 Gemini 旗艦模型即將出世。坊間傳聞，Gemini 3.0 最晚下周上線。今天，谷歌內部研究人員在 X 上，頻頻發(fā)文暗示 ——BIG THINGS！更值得一提的是，拿到內測資格的開發(fā)者們，已經發(fā)出一大波驚艷實測 demo。Gemini 3.0 編程之王，實測驚艷內部代碼流出，Gemini 3.0「家族」目前有 Gemini 3.0 Pro、Gemini 3.0 Flash 兩個版本。在 ARC-AGI-2 上，開啟思考模式的 Gemini 3.0，準確率超 20%。在人類最后考試基準上，Gemini 3.0 拿下了 32.4% 最高分，性能碾壓 GPT-5、Grok 4。以下，我們匯總了全網實測案例，一睹為快。@Chetaslua 實測后驚嘆道，谷歌這次贏麻了！這絕對會是有史以來最強的前端和網頁開發(fā)模型。以經典的「小球六邊形重力摩擦」測試為例，Gemini 3.0 Pro 能夠一直做到，小球在六邊形中的表現(xiàn)精準符合物理定律。比如加速旋轉、放大 / 縮小六邊形、放大 / 縮小球體、加大阻力等，它都「接得住」。還有模擬太陽系，Gemini 3.0 Pro 也是一絕。Gemini 3.0 Pro 還能一鍵直出終端界面，網友稱之為，它在前端將是一個「怪獸」級的存在。生成 SVG 格式的圖片，「鵜鶘騎自行車」測試 Gemini 3.0 Pro 一鍵通過。▲ Prompt: Create code for an SVG of a monkey writing on a typewriter as nicely done as you can.再來看一個和 Claude Sonnet 4.5 的對比，Gemini 3.0 Pro 生成的小狐貍在燈下拉琴，可與之一決高下。不過，Gemini 3.0 Pro 卻在六指手部視覺測試中失敗了。對于 Gemini 3.0 Flash，開發(fā)者盛贊其在解決一個具體問題 —— 旅行規(guī)劃時，展現(xiàn)出的驚人速度和精準度。雖未正式發(fā)布，但關于 Gemini 3.0 的編程表現(xiàn)，暗示著編碼時代正在改變。真是有點期待 Gemini 3.0 了。本文來自微信公眾號：新智元（ID：AI_era），原標題《Gemini 3.0 Pro 內測流出，編程實力驚人！下周上線》
IT之家感謝IT之家網友 Autumn_Dream 的線索投遞！
10 月 3 日，據中國信息通信研究院今日，經測算，2024 年我國人工智能產業(yè)規(guī)模已超 9000 億元，同比增長 24%。截至 2025 年 9 月，人工智能企業(yè)數量超 5300 家，全球占比達到 15%，形成覆蓋基礎底座、模型框架、行業(yè)應用的完整產業(yè)體系。中國信通院副總工程師王愛華在 2025 人工智能產業(yè)及賦能新型工業(yè)化大會（IT之家注：9 月 23 日至 25 日）上說，從產業(yè)鏈看，人工智能產業(yè)分為基礎層、模型框架層和應用層。2024 年，我國人工智能基礎層收入同比增長 54%，規(guī)模達 3099 億元；模型框架層收入同比增長 18%，規(guī)模達 315 億元；應用層收入同比增長 13%，規(guī)模達 5665 億元。以 AI 手機、AI 電腦、智能網聯(lián)汽車等為代表的智能硬件增速較快。會上，中國信通院發(fā)布了“2025 人工智能產業(yè)十大關鍵詞”，即基礎超級模型、自主性更強的智能體、走向實訓的具身智能、萌芽中的世界模型、AI 正在重塑軟件、開放智算生態(tài)、面向行業(yè)的高質量數據集、開源成為標配、緩解模型幻覺、人工智能國際公共產品。中國信通院人工智能研究所所長魏凱認為，人工智能十大關鍵詞是追蹤行業(yè)發(fā)展的重要窗口，如“走向實訓的具身智能”一詞背后是具身智能正在加速走出實驗室，走向競技場和訓練場，但從“實訓”走向“干活”仍面臨高質量數據缺、模型泛化難、軟硬協(xié)同難等挑戰(zhàn)?？傮w來看，2025 年人工智能技術、應用、生態(tài)三維共振，智能原生的新世界越來越清晰地展現(xiàn)在人們眼前。此外，工業(yè)和信息化部人工智能標準化技術委員會介紹了成立以來在人工智能行業(yè)標準研制、生態(tài)建設、課題研究等方面取得的成果。目前已征集到 167 項人工智能標準立項建議，與中國通信標準化協(xié)會聯(lián)合推動 20 項人工智能標準發(fā)布。
IT之家10 月 3 日，參考日媒 Nikkei Asia 報道，日立與 OpenAI 當地時間昨日簽署了一份戰(zhàn)略合作伙伴關系諒解備忘錄，雙方將在全球 AI 基礎設施建設的能源方向展開合作。OpenAI 牽頭的 “Stargate”（星際之門）全球 AI 數據中心建設需要大量電力供應，而日立在輸配電設備領域有著深厚的技術積累，該企業(yè)將以供應商的身份間接參與 “Stargate”。此外，日立還可為 OpenAI 和 “Stargate” 供應空調與其它冷卻技術降低能源成本，有關存儲系統(tǒng)等 IT 設備的交易也在考慮范圍。而在另一方面，OpenAI 將向日立提供其大型語言模型，日立計劃將該技術集成到其 Lumada 數字平臺中。
IT之家10 月 3 日，埃隆?馬斯克北京時間昨日在其持有的 xAI 下屬社交媒體平臺 X 確認，xAI 正在招募游戲開發(fā)者。網友分享的招聘要求顯示，xAI 對游戲開發(fā)者的資質要求除一般條件外還強調了游戲與 AI 的結合：在游戲設計、計算機科學、互動媒體或相關領域展現(xiàn)出卓越的專業(yè)能力。具備游戲設計經驗，尤其擅長獨立游戲開發(fā)，并擁有自主創(chuàng)作或參與項目的作品集。展現(xiàn)出對電子游戲品質的精準判斷力，包括對游戲機制、敘事手法及玩家體驗的深刻理解。能夠嚴格測試并評估人工智能生成游戲的功能性、創(chuàng)造力及沉浸感。精通游戲內容分析，具備扎實的游戲玩法批判與迭代優(yōu)化能力。能精準引用游戲開發(fā)工具、行業(yè)趨勢及案例進行專業(yè)注解。出色的溝通協(xié)調、人際交往、分析判斷及創(chuàng)新創(chuàng)造能力。致力于開發(fā)推動電子游戲創(chuàng)新的人工智能技術。相關閱讀：《馬斯克：xAI 游戲工作室正研究將“照片級真實感圖形”融入 AI 游戲中》
IT之家10 月 3 日，晶圓級 AI 芯片企業(yè) Cerebras 當地時間 9 月 30 日宣布完成超額認購的 11 億美元（IT之家注：現(xiàn)匯率約合 78.38 億元人民幣） G 輪融資。Cerebras 的本輪融資由 Fidelity 富達與 Atreides Management 領投，投后估值達 81 億美元（現(xiàn)匯率約合 577.15 億元人民幣）。該企業(yè)計劃應用這筆投資持續(xù)在 AI 處理器設計、封裝、系統(tǒng)設計和 AI 超級計算機領域進行創(chuàng)新，并擴大其在美國的制造能力和數據中心容量。Cerebras 宣稱其今年獲得的新客戶包含亞馬遜 AWS、Meta、IBM、Mistral 等重點公司，此外在 Hugging Face 上 Cerebras 每月處理超過 500 萬個來自個人開發(fā)者的請求，該企業(yè)每月在自有云平臺、客戶本地、合作方平臺上提供數萬億個（T 級）Token。
IT之家GPU是和黃金一樣的戰(zhàn)略儲備。
鈦媒體是AI垃圾制造機，還是下一個娛樂帝國的前奏？
鈦媒體10 月 2 日，據 CNBC 報道，微軟首席技術官凱文?斯科特（Kevin Scott）于當地時間周三表示，微軟未來計劃在其數據中心中主要使用自研芯片。此舉有望降低微軟對英偉達、AMD 等主流芯片廠商的依賴。半導體以及位于數據中心內部的服務器，是人工智能模型與應用發(fā)展的核心支撐。目前，科技巨頭英偉達憑借其圖形處理器（GPU）在該領域占據主導地位，而競爭對手 AMD 的市場份額相對較小。不過，包括微軟在內的主要云計算廠商，也已著手為數據中心設計專屬的定制化芯片。在意大利科技周期間，斯科特在 CNBC 主持的爐邊談話中，闡述了公司在人工智能芯片領域的戰(zhàn)略布局。當前，微軟數據中心主要采用英偉達和 AMD 的芯片，其核心考量是挑選性能最優(yōu)的芯片，以實現(xiàn)單芯片“最佳性價比”。斯科特表示：“我們對芯片的選擇并不拘泥于特定品牌。多年來，英偉達芯片一直是性價比最高的解決方案。為確保擁有足夠算力滿足需求，我們會積極考慮任何可行方案。”與此同時，微軟已開始使用部分自研芯片。2023 年，微軟推出了專為人工智能工作負載設計的 Azure Maia 人工智能加速器，以及 Cobalt 中央處理器（CPU）。此外，有消息稱該公司正研發(fā)下一代半導體產品。上周，這家美國科技巨頭還發(fā)布了基于“微流體”的新型冷卻技術，以解決芯片過熱問題。當被問及微軟是否有長期計劃，讓自研芯片成為其數據中心的主力時，斯科特表示：“當然是，”并補充稱目前公司已在大量使用自研芯片。斯科特指出，對芯片的重視，是微軟打造完整數據中心系統(tǒng)這一戰(zhàn)略的重要組成部分。他表示：“關鍵在于整個系統(tǒng)的設計，涵蓋網絡與冷卻系統(tǒng)。我們需要擁有自主決策的空間，才能根據工作負載需求，實現(xiàn)算力的最佳優(yōu)化?！蔽④浥c其競爭對手谷歌、亞馬遜均在推進自研芯片研發(fā)，此舉不僅為減少對英偉達和 AMD 的依賴，更是為了讓產品更貼合自身特定需求，提升使用效率。Meta、亞馬遜、Alphabet 及微軟等科技巨頭，今年已承諾投入超 3000 億美元（IT之家注：現(xiàn)匯率約合 2.14 萬億元人民幣）資本支出。其中大部分資金將用于人工智能領域投資，以滿足迅猛增長的 AI 需求。斯科特指出，當前算力短缺問題依然嚴峻。他表示：“用‘嚴重短缺’來形容當前的算力狀況或許仍顯保守。自 ChatGPT 推出以來，我們始終面臨算力建設速度難以跟上需求的困境?！边@位首席技術官警告稱，盡管微軟一直在通過擴建數據中心提升算力，但仍無法滿足市場需求。斯科特表示：“即便我們做出最樂觀的預測，最終結果往往還是無法滿足需求。過去一年，我們已部署了大量算力資源，未來幾年還將進一步加大投入?！?/p>
IT之家10 月 2 日，據美國 CNBC 今日報道，Hugging Face 聯(lián)合創(chuàng)始人托馬斯?沃爾夫表示，目前來自 OpenAI 等實驗室的 AI 模型不太可能帶來重大科學突破。IT之家從報道中獲悉，沃爾夫所說的科學突破，是指類似“諾貝爾獎級別”的原創(chuàng)性發(fā)現(xiàn)。沃爾夫指出當前聊天機器人存在兩大問題。首先，ChatGPT 及類似的產品往往會迎合提問者的觀點，比如你提問后，機器人可能會稱贊你的問題很有趣或很棒。其次，這些聊天機器人的底層模型設計目標是“預測句子中最可能出現(xiàn)的下一個詞”。沃爾夫強調，真正的科學家有兩個關鍵特質：他們常常持反向觀點，質疑他人的結論，并且不是在預測最可能的結果，而是在探索那些極不可能但卻真實存在的新發(fā)現(xiàn)。“科學家不是預測最可能出現(xiàn)的詞，而是在尋找那些極其新穎、出乎意料但真實存在的東西。”沃爾夫最近幾個月一直在思考這個問題。他在閱讀 Anthropic CEO 阿莫迪的文章后受到啟發(fā)，文中提出“AI 驅動的生物學和醫(yī)學可以將人類生物學家 50-100 年才能取得的進展壓縮到 5-10 年內”。沃爾夫認為，以目前的 AI 模型，這種情況無法實現(xiàn)。他表示，這些聊天機器人和工具更適合作為“科學家的助理”，輔助科研和激發(fā)新想法。在一定程度上，這種情況已經出現(xiàn)。報道提到，谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 已能夠輔助分析蛋白質結構，未來有望幫助科學家發(fā)現(xiàn)新藥物。
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