SemiAnalysisのレポートは、中国のロボット技術の急速な進歩が、米国と西側諸国に大きな挑戦を突きつけていることを明らかにしています。中国の製造業における優位性と政府による多大な支援により、中国はロボット産業チェーン全体、部品から組み立てまでを支配するようになりました。特に人型ロボットにおいて、中国企業はコスト、規模、反復速度で西側諸国を凌駕しています。これは経済競争の問題だけでなく、存亡に関わる脅威です。米国や他の西側諸国は、今後のロボット革命において蚊帳の外に置かれないよう、断固たる行動をとる必要があります。
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中国のヘッジファンドHigh-Flyerが設立したAI企業DeepSeekは、その高効率モデルDeepSeek V3とR1で世界を席巻しました。DeepSeek V3は、低いトレーニングコスト（公表されている600万ドルをはるかに上回る）と高いパフォーマンス、そして革新的なMulti-head Latent Attention技術により、推論コストにおいて大きな優位性を獲得しています。DeepSeekの成功は、大量のGPU投資（約5万枚のHopper GPU）と人材育成への注力によるところが大きい一方、低価格戦略はコストの持続可能性に関する疑問を投げかけています。Google Gemini Flash 2.0 ThinkingもDeepSeekのトップの地位に挑戦しています。DeepSeekの台頭は、中国のAI技術力の向上を示すと同時に、国際的な技術競争と輸出管理について考えるきっかけを与えています。
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SemiAnalysisは、AMDのMI300XとNvidiaのH100およびH200について、5ヶ月間にわたる独立したベンチマークテストを実施しました。MI300Xは理論上の性能と総所有コスト（TCO）において優位性を誇っていますが、実際にはAMDの公開ソフトウェアスタックの欠陥とテスト不足により、実世界の結果は期待を大きく下回りました。AMDのソフトウェアは問題が多く、使い勝手が悪く、ほとんどのベンチマークでNvidia製品よりも性能が劣っていました。AMDのエンジニアによる改善にもかかわらず、ソフトウェアスタックは依然として未開発であり、CUDAの優位性は維持されています。この詳細な分析は、AMDのソフトウェアと競争力の向上のための具体的な推奨事項を提供しています。
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この記事は、AIスケーリング則の進化を探求し、それがプリトレーニングを超えたものであると主張しています。OpenAIのo1モデルは、推論モデルの有用性と可能性を示し、スケーリングのための新たな、未開拓の次元を開拓しました。この記事では、合成データ、近接方策最適化（PPO）、強化学習などの手法がモデル性能の向上にどのように役立つかを詳しく説明しています。AnthropicのClaude 3.5 OpusとOpenAIのOrionは失敗ではなく、スケーリング戦略の変更であったことを明確にしています。著者らは、スケーリングはデータとパラメーターの増加だけにとどまらず、推論時間計算、より困難な評価、トレーニングと推論アーキテクチャの革新を含むことを強調しています。
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