小蓝全球最好的钙片ag车企得了A小蓝全球最好的钙片agI病：月砸上亿拼智驾算力_ZAKER新闻
车企得了A小蓝全球最好的钙片agI病：月砸上亿拼智驾算力_ZAKER新闻
时至2020年，池田大作回忆当年的情形时仍记忆犹新：“周总理在展望21世纪时对我说过，全世界要站在平等的立场上互相尊重，互利互勉。总理的这一席话，至今依然萦绕在我的耳畔。”
文丨李安琪编辑丨李勤" 下半年开始，理想几乎把渠道商手里的卡都买了。" 一位知情人士说。AI 大模型创业催生的抢购算力潮，今年陡然迁移到了汽车行业。以理想、华为和小鹏汽车为首，向端到端智驾发起猛冲的公司，尤为激进。和 AI 大模型技术趋同，端到端的智能驾驶技术，同样有数十亿参数，也在向百亿级进发。算力就是这座数据熔炉的燃料。这也决定，端到端技术和算力资源拼抢，成了智能驾驶新的决胜规则。" 李想（理想汽车 CEO）经常问我，算力资源够不够，不够再去买。" 接受 36 氪专访时，理想智能驾驶副总裁朗咸鹏曾表示。据 36 氪了解，目前理想汽车已经囤够了万张算力卡，" 同时还在物色数据中心的地址。"7 月，理想的云端算力为 2.4 EFLOPS ，到 8 月底，理想算力已经陡增至 5.39 EFLOPS。几乎一个月时间，理想的云端算力增加了近 3 EFLOPS。同样，小鹏汽车宣布，到 2025 年，云端算力将从目前的 2.51 EFLOPS 增加到 10 EFLOPS。华为智驾也在两个月内迅速将云端训练算力规模从 5EFLOPS 扩张到 7.5 EFLOPS。这是什么概念？有智驾行业人士告诉 36 氪，目前车企们使用的训练显卡主要是英伟达 H100 和 A800。美国禁令后，市场上能流通的大多是 A800。据 36 氪汽车了解，一台 A800 服务器（含 8 张显卡）报价约为 95 万元。按照 FP16 精度计算，单张 A800 的算力为 320TFLOPS，1 EFLOPS（等于 1000000TFLOPS）大约可计算为 3125 张 A800，即 390 个 8 卡模组。按每 8 卡模组按照 95 万元价格计算，1 EFLOPS 算力大约需要约 3.7 亿元。也就是说，理想汽车在过去 1 个多月，仅囤置算力芯片就耗费超 10 亿元，而小鹏想要实现明年总算力目标，则需要耗费约 37 亿元。虽然耗资巨甚，但不容车企懈怠。智能驾驶技术已经在 AI 大浪潮下，发生新的范式革命：从传统方案的规则驱动，变成了 " 端到端 " 方案的 AI 驱动、数据驱动。想要量产端到端的智能驾驶产品，车企们需要先成为吞噬海量数据、巨大云端算力的猛兽。特斯拉先成为 " 算力狂魔 "。去年 9 月，特斯拉 AI 训练芯片储备不过万张左右，而在今年三季度财报会数字显示，目前特斯拉 AI 算力约等效为 6.75 万张英伟达 H100 芯片。一年时间算力储备翻超 6 倍。图源：特斯拉官网这是相当恐怖的数字。目前特斯拉总算力约为 67.5 EFLOPS，对比之下，去年全球算力总规模为 910 EFLOPS。但在海量数据喂养和超大算力训练下，特斯拉基于端到端的 FSD v12 版本，提供了比以往更丝滑、拟人的智驾能力。这也诱使汽车行业进入这场数据和算力游戏。车企患上数据饥渴症端到端下的智能驾驶技术，是数据和算力的合谋。对于端到端智驾所需要的数据，特斯拉曾给出过一些判断标准：一个端到端自动驾驶训练至少需要 100 万个、分布多样、高质量的 clips（视频片段）才能正常工作。到了 1000 万个 case 后，系统能力会变得难以置信。有行业人士告诉 36 氪，一般 1 个 clip 在 15-30 秒左右，没有绝对固定的时间长度。特斯拉有相当明显的数据优势。目前特斯拉已经在全球卖出 700 万辆车，即便有效的数据车辆为百万辆，如果单车每天贡献一个 clip，那么特斯拉每天就有百万个 clips 能被拿来训练。也有行业人士向 36 氪假设，假如在云端训练一个 80 亿参数的模型，至少需要在这个模型 " 炼丹炉 " 中投入 1 万个小时训练数据，并且每两周更新要更新一遍数据。越早建立数据驱动的智驾闭环，车企的技术与产品壁垒就越厚，也越有机会将后来者拒之门外。理想表示，最晚明年年初，会推出大概通过超过 1000 万 clips 训练出来的端到端 +VLM。前段时间小鹏智驾负责人李力耘也在公开表示，小鹏端到端模型的训练数据量已达到 2000 万 clips。但高质量数据并不容易寻得。马斯克曾表示，有效的用户干预行为（高价值的训练数据）捕捉正变得越来越难。" 每行驶 10000 英里，只有 1 英里对训练 FSD 神经网络有用。"理想也表示，目前超 80 万辆车主，但真正能提供高质量数据的用户只有 3%。多位智驾行业人士告诉 36 氪，目前车企和智驾公司获取数据主要有 2 种方式。一是从量产车上挖掘。比如针对车企卖出的几十万台车，工程师会写下专门规则，如果用户的驾驶行为符合条件，特定数据（经过脱敏处理）会被上传。车企用户也可以主动上传一些特别案例。而智驾供应商，也许在量产车数据回传上没有优势，但内部往往会组建一支能优质驾驶的车队，专门路跑采集数据。数据回传本身是一笔不小的成本。据 36 氪汽车了解，一家头部智驾供应商公司，每年回传数据的流量费以亿元为单位。如果是新造车公司，这项费用支出会更高。二是在存量数据中挖掘数据。在早期智驾还不成熟的阶段，车企和智驾公司往往积累大量数据，很多都是无效数据，工程师只能通过一些算法规则来挖取。高质量数据作为养料，会决定智驾系统迭代的质量。这持续考验着车企的智驾自动化闭环能力：从数据采集、数据清洗、标注、训练、仿真验证、发版、解 bug，再经历新一轮闭环。而这背后每一步的数据流转，都在吞噬算力资源。车企和智能驾驶技术公司们，似乎难有退路。智驾要卖钱，" 端到端 " 虽难必做端到端智能驾驶带来的收益正在触手可见。在 2023 年末推出基于端到端的 FSD 后，马斯克曾发邮件督促一线销售让更多用户体验智驾的拟人能力，原因是 FSD 的体验变得更好了。今年以来，特斯拉甚至采用了全员免费限时使用（北美地区）、订阅费从 199 美元 / 月下降至 99 美元 / 月，买断费用从 1.2 万美元下降至 4500 美元等方式，来提升 FSD 的渗透率。特斯拉还表示 FSD 将于明年一季度在中国落地。这将有另一番商业想象空间。换句话说，" 端到端 " 让智驾比过往任何时刻都接近商业化。在国内，" 端到端 " 也在加速智驾商业化进程。华为最早尝到智驾商业化甜头。去年末，华为与赛力斯合作的问界新 M7，上市两月余斩获 10 万个订单，智驾版用户超 60%。除了推出智驾版车型，华为还通过智驾软件包的方式进一步收费。而目前行业大多数车企智驾软件都是免费开放给用户。跟特斯拉降价促销不同，华为智驾软件费用正在逐步上涨。有鸿蒙销售人士告诉 36 氪汽车，华为智驾 ADS 1.0 阶段买入价格是 3000 元，ADS2.0 阶段买入是 6000 元，ADS3.0 是 1 万元。" 后续价格还会涨。"而 ADS 1.0 到 2.0 到 3.0 版本，正是华为从传统多模块智驾逐步转向了端到端智驾后，带来的技术和产品体验提升。另一个尝到智驾技术红利的选手是理想。在增程 + 家庭车产品力足够打动用户的前提下，理想从今年开始猛追补足智驾短板，其端到端智驾版本已经全量推送给所有车型 MAX 版本，智驾口碑回升。今年二季度财报电话会议上，理想汽车称其 30 万以上的车型 AD Max（即智驾版本车型）订单占比接近 70%。而 AD Max 版车型比 AD Pro 版车型贵 2 万元。用户为更贵的车型买单，实际上也是在为智驾买单。美国作家菲利普 · 迪克曾在小说《仿生人会梦见电子羊吗 ?》中描述，仿生人拥有感情、会做梦，并希望拥有一只活宠物。端到端加持下，智驾系统可能已经开始 " 梦 " 到电子羊。但电子梦境的维持，需要大量资源灌注，车企与智驾公司也由此患上了数据、算力饥渴症。算力游戏，买卡建机房除了卖车获取更多数据养料，车企智驾团队还在筹备芯片算力资源。特斯拉三季度财报电话会数据显示，目前特斯拉 AI 算力约等效为 6.75 万张英伟达 H100 芯片，总算力约为 67.5 EFLOPS。特斯拉称，到 10 月底，特斯拉还将增加 2.1 万张 H100，可大致推测出，特斯拉届时总算力将达 88.5 EFLOPS。除了疯狂购入英伟达显卡之外，特斯拉自研的芯片也在路上。马斯克此前在 X 上发帖称，其超级计算机 Dojo 1 到年底，将会有约 8000 台 H100 GPU 提供等效的训练能力。特斯拉此前期望是，Dojo 进入投产后，其算力集群总规模能达到 100 EFLOPS。望不见顶的算力储备，让国内车企玩家不敢轻易掉队。不过芯片限售后，英伟达的高端 AI 芯片 H100 难以在国内流通，国内企业更容易买到的，是英伟达针对中国市场推出的特供版芯片 A800 等，性能与价格都不如 H100。目前，华为智驾是国内算力储备最高的玩家，达 7.5 EFLOPS。有华为人士告诉 36 氪，内部不仅使用英伟达的训练芯片，同时还在使用华为自研的晟腾芯片，两者混合使用。晟腾工具链虽然不算特别好用，但由于自研的缘故，供给充足，华为能在云端算力上进展很快。理想汽车则以 5.39 EFLOPS 位居华为之后。而这背后，是万张左右的英伟达显卡储备。有行业人士给 36 氪算了一笔账：以 A800 芯片为例，按照深度学习训练一般适用的 FP16 精度来计算，单张 A800 算力为 320 TFLOPS，那么 5.39 EFLOPS 算力实现，需要超 1.68 万张 A800。（理想不完全是 A800，此处仅大致计算，1EFLOPS=1000PFLOPS=1000000TFLOPS）有行业人士告诉 36 氪，今年 AI 大模型公司算力抢购热潮消退后，云端训练显卡相对好买。去年 A800 的 8 卡模组价格轻松卖超百万元，如今回落到 95 万元左右。即便如此，国内车企玩家想要囤积算力，依然是一笔巨额投入。理想的目标是年底达到 8EFLOPS。据 36 氪了解，理想此前已经与云厂商火山引擎联合建立数据中心，但目前还在筹备新的数据中心选址。小鹏智驾中心算力则是 2.51 EFLOPS，同理可换算为超 7800 张 A800，小鹏的目标是 2025 年算力将达 10 EFLOPS 以上。蔚来目前的云端算力是 1.4 EFLOPS，可换算为超 4300 张 A800。可以对比的是，据工信部信息，截至 2024 年 6 月，国内算力规模达 246 EFLOPS（基于 FP32 计算）。如果换算成 FP16，即 492EFLOPS。而华为、蔚小理 4 家企业云端算力总和，就占全国算力规模约 3.5%。但端到端不仅是巨头的游戏，中小玩家也在挤进围场。智驾供应商往往联合车企快速攻入战场，比如出现了智己与 Momenta、长城与元戎启行等组合。据 36 氪汽车了解，一些头部智驾供应商的训练芯片也达千张级别。如 Momenta、地平线等去年就跟火山引擎达成合作，订单在亿元级别。过去两年，全球都陷入了 AI 大模型疯狂状态。国内 AI 大模型公司的创业入场门票高达 5000 万美元，目前估值最高的大模型公司 " 月之暗面 " 身价已经去到 236 亿元。目前国内头部 AI 大模型公司正朝着万亿参数量模型发展，这背后也需要巨大的算力池支撑。阶跃星辰，Kimi 等大模型公司，都在通过与云厂商合作来搭建万卡集群训练。如今同样的局面在汽车行业上演。车企们不甘心只卖车，而是朝着 AI 科技公司的方向进发。车企们天然拥有海量数据资源，在大模型大算力的加持下，目光已经投向了更广的无人车、具身智能等方向。他们需要在微薄的利润水平下，投入巨资，竞逐越来越高的算力数字。这能持久吗？汽车行业正陷入价格鏖战，如果把 AI 作为决胜筹码，这场 " 经费在燃烧 " 的算力游戏才刚刚开始。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:何光宗
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通知显示，“为了加强校园安全管理，促进学校与社会各界开展交流与合作，满足社会公众到学校参访的需求，我校于即日起将社会公众预约进校参观纳入学校访客系统”“请在预约日期的7：30-19：30进校，入校时在大门口扫入校码获取到进校通行码，向安保人员出示即可”。。
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二是私募股权（含创投）投资基金管理机构的法定代表人、执行事务合伙人或其委派代表、合规风控负责人等高级管理人员和从事私募基金募集业务的人员。
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在斯里兰卡期间，王君正拜会了斯里兰卡议长阿贝瓦德纳和外长萨布里，就促进“一带一路”框架下西藏自治区同斯里兰卡交流合作，加强文化、艺术、生态等领域交流进行了充分沟通。
山口那津男表示，公明党愿秉持公明党创始人池田大作坚定致力于日中友好的信念，积极推动两国各领域交流合作，发挥执政党交流机制作用，妥处分歧，解决困难，推动日中关系改善发展。
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1949年，池田进入正学馆出版社当杂志编辑，很快升任总编辑。在创价学会内部，他也逐渐成为重要人物，1960年当上第三代会长。当时，该会会员已达185万人。
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在申请基金经理注册，拟聘任基金经理则需要承诺：无特殊情况不在公募基金产品募集期、封闭期（公开募集基础设施证券投资基金除外）以及管理公募基金产品 1 年内主动离职。拟聘任基金经理应当亲笔书写个人承诺，在承诺中明确不少于1年的最短任职期限，并签名。
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此外，聘任、解聘基金经理，应当及时办理基金经理任职注册和离任注销。调整基金经理管理的公募基金产品或者安排基金经理兼任私募资产管理计划投资经理，应当及时办理基金经理变更备案。
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据了解，协会将在压实机构组织管理责任的基础上，加强对应知应会考核的管理和监督，以现场或非现场方式不定期检查应知应会考核组织规范情况。
对于基金经理的变更，《注册登记规则》明确，当基金经理管理的公募基金产品处于募集期内、基金经理管理现有已成立公募基金产品处于封闭期内、基金经理管理现有已成立公募基金产品未满1年时，不予办理变更手续。
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丽香铁路开通运营初期，铁路部门每日安排开行旅客列车8列，昆明、大理、丽江站至香格里拉站，最快分别4小时30分、3小时58分、1小时18分可达。为提升运营品质、满足旅客不同出行需求，铁路部门在丽香铁路各站间实施灵活折扣、差异化的市场化票价机制，为旅客出行提供更多的选择，运营初期执行票价最高为公布票价的9折、最低为7折，公布票价可通过铁路12306查询。同时安排开行货物列车2列，建材、生活用品等货物可通过铁路快速运达香格里拉，沿线畜产品、土特产等可通过铁路销往全国各地。
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深化国际产能合作是江西省代表团出访寻求合作的重点领域。出访期间，尹弘出席阿根廷、智利江西投资合作项目推进会，以及门多萨省、米纳斯吉拉斯州项目推介会，就加强矿产、冶炼、新能源、环保等领域合作进行会谈，达成诸多共识。