本次活动由 NVIDIA 初创加速计划主办，参与有机会获得产品折扣并直通GTC 2026，参与方式包括： 路演 展位展示 企业对接 NVIDIA技术专家1V1咨询与交流
活动精彩内容与亮点： * NVIDIA GTC 2025 精华解读：聚焦物理 AI、数字孪生、机器人、大语言模型、生成式 AI 等领域，技术专家现场分享和全面解读 NVIDIA 最新前沿技术与应用。
 * 现场体验升级：专家深度解析 NVIDIA Omniverse 最新应用与案例，精彩演示现场体验。
 * 项目路演和企业展示：创业企业现场充分展示技术与实力，畅谈对未来的愿景。
 * 碰撞与交流，共探合作新机遇：现场聆听引人入胜的观点，零距离与 NVIDIA 以及行业技术专家、投资人、企业家、生态合作伙伴面对面交流。

点击链接或扫描海报二维码，选择你感兴趣的通道报名 https://jinshuju.net/f/NpxjwN?x_field_1=solidot

微软 CTO Kevin Scott 预测五年内 95% 的代码将由 AI 生成。他表示，AI 不会取代软件工程师，但会改变他们的角色。“这并不意味着 AI 在做软件工程工作……作者仍然是人类。” Scott 称开发者的工作将从直接编写代码转变为通过提示和指令指导 AI，“我们从输入大师（编程语言）转变为提示大师（AI 协调者）。”

AI Disclosures Project 发表的一篇论文认为，OpenAI 很可能未经授权使用 O'Reilly 书籍训练 GPT-4o 模型。AI Disclosures Project 由 O'Reilly Media CEO Tim O'Reilly 联合创办，它使用了名叫 DE-COP 的方法检测大语言模型训练数据中的版权内容。研究人员分析了 34 本 O'Reilly 书籍中的 13,962 个段落摘录，发现 GPT-4o “识别”的付费内容比 GPT-3.5 Turbo 等旧模型多得多。这项技术也被称为“成员推理攻击（membership inference attack）”，用于测试模型是否能可靠区分人类创作的文本和转述版本。

为了在竞争激烈的 AI 领域保持竞争优势，Google DeepMind 采取了推迟发表 AI 论文的策略。诺奖得主 Sir Demis Hassabis 领导的团队引入了更严格的审查程序和更多的官僚主义，增加了 AI 论文的发表难度。该团队最不愿意发表的是可能会被竞争对手利用的论文，或者凸显 Google Gemini AI 模型相比其它模型处于劣势的文章。Google 研究人员在 2017 年发表了 Transformers 论文，奠定了今天流行的大模型的基础，但它也将最初的领先优势让给了 OpenAI 等竞争对手。为了防止再次发生类似的事件，DeepMind 对具有战略意义的论文实施六个月的出版禁令。一位前研究员表示，如果不能发表论文，对研究员而言这是职业生涯的“杀手”。

Google 上周向付费用户提供了其最新最先进的模型 Gemini 2.5，本周它开始向免费用户（有地区限制）提供了 Gemini 2.5 Pro (Experimental)。当然免费用户的使用是受到限制的，可能输入几次提示词就达到了限额。Gemini 2.5 支持模拟推理，能避免大模型常见的错误，目前它在 LMSYS Chatbot 排行榜中位居第一，排名第二的是 OpenAI 的 ChatGPT-4o-latest (2025-03-26)，之后是 Grok-3-Preview-02-24、GPT-4.5-Preview、Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21、Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05、DeepSeek-V3-0324 和 DeepSeek-R1。

WSJ 报道，中美创业公司正在竞相研发人形机器人。人形机器人需要三维数据去理解物理，而大部分数据都必须从零开始创建。中国的明显优势是有大量工厂，人形机器人可以在执行任务的同时吸收周围世界的数据。机器人初创公司云深处科技(Deep Robotics)的销售总监程宇行说，AI 驱动人形机器人快速进步的原因是我们将其与实际应用相结合，并在真实场景中快速迭代和改进，这是美国所无法比拟的。优必选（UBTech）是一家训练人形机器人对汽车零部件进行分类和搬运的创业公司，该公司与吉利等公司建立了合作关系。它的一位经理说，在实验室中一个问题能在一个月内解决，但在真实环境中可能只需要几天时间。优必选的机器人系统 Walker S 包括软件在内的费用为数十万美元，计划今年向包括富士康在内的客户交付 500 到 1,000 台 Walker S 机器人。该公司希望在 2027 年交付量将增加到 10,000 台以上。

微软 Windows 官方博客宣布了 Windows 11 最新预览版本 Build 26200.5516，主要变化包括改进 AMD 和英特尔 Copilot+ PC 的本地语义搜索等等，其中一项值得注意变化是“从该版本中删除了bypassnro.cmd 脚本以增强 Windows 11 的安全性和用户体验。此更改确保所有用户在退出设置时都有网络连接和 Microsoft Account。”这一变化意味着未来的 Windows 版本将必须要有网络连接和 Microsoft Account 账号才能安装。

1 月 19 日，旧金山发生了首起涉及完全自主驾驶汽车的致命车祸。涉及的无人驾驶汽车来自 Waymo，但车祸不是 Waymo 的错。是人类司机高速追尾导致六车连环相撞，造成一人死亡五人受伤，一条狗也在事故中死亡。这是典型的 Waymo 车祸。绝大多数车祸中它都严格遵守交通规则，但人类司机却违反规则、超速、闯红灯、偏离车道诸如此类。自 2020 年以来，Waymo 报告了约 60 起严重到触发安全气囊或造成伤害的事故，而 Waymo 的行驶里程至今超过了 5000 万英里。根据 Waymo 的估计，如果是人类司机，那么相似的里程人类的车祸频率要高得多严重得多。

在 AI 热下，Xiao Li 在 2023 年从一名房地产承包商跨行转为数据中心项目经理。一年前，他从微信群里看到大量英伟达 GPU 的芯片交易。交易商吹嘘能通过走私搞到被限制出口的英伟达 GPU。当时一块英伟达 H100 能卖出 20 万元。如今他的微信群里开始讲述不同的故事。AI 芯片的交易更谨慎，价格也回落了。两个数据中心项目因难以从投资者手中获得更多资金而被迫抛售 GPU。根据实地采访，很多运营 AI 数据中心的企业正陷入困境。36 氪等媒体报道，新建计算资源中高达八成未被使用。向 AI 公司出租英伟达 GPU 去训练大模型本被视为是一笔包赚的生意。然而随着 DeepSeek 的崛起以及 AI 周边经济形势的突变，该行业处于衰退之中。因为缺乏经验以及过度炒作，数据中心变成了不良资产。市场研究公司 KZ Consulting 称，2023 年和 2024 年，从内蒙古到广东，各地宣布了 500 多个新数据中心项目。中国通信工业协会数据中心委员会称，到 2024 年底，至少有 150 个新建数据中心建成并投入运营。国有企业、上市公司和国有基金纷纷投资建造 AI 数据中心。在 2024 年初有超过 144 家公司在网信办注册开发大模型，但到了年底只剩下 10% 的公司还在继续投资。DeepSeek 的 R1 和 OpenAI 的 ChatGPT o1 和 o3 等推理模型的兴起改变了企业对数据中心的需求。推理性能对延迟有高要求，意味着数据中心需要建造在相关 AI 企业附近，这意味着很多建造在中西部和农村地区的数据中心对 AI 公司没有什么吸引力。此外大多数数据中心是为训练大模型而不是推理优化的。推理使用的硬件也与训练使用的硬件有很多不同。在此背景下，GPU 租赁价格降至历史最低水平。一台配置了 8 个 GPU 的英伟达 H100 服务器的月租金从 18 万元的高位降至 7.5 万元。由于高昂的电费和维护费用，一些数据中心宁愿空置。

哥伦比亚大学对开发 AI 工具帮助面试者在编程问题中作弊的学生 Chungin“Roy”Lee 做出了停学的处罚。Lee 开发了 AI 工具 Interview Coder，帮助求职者在面试中完成编程相关的问题。该工具的月费为 60 美元。去年 12 月 Lee 发布了一则在亚马逊面试中使用 Interview Coder 的视频，之后被举报到学校，被纳入学校的纪律处分程序，出席了学校的听证会。在第一次听证会后，学校对他做出了留校察看的处罚。现在处罚加重。Lee 认为该工具能为他每年赚取约 200 万美元的收入。被停学后他准备直接去旧金山。

OpenAI ChatGPT 的新功能催生出一场吉卜力工作室动画风格图像的生成热潮。OpenAI CEO 奥尔特曼也将 X 平台（原推特）头像换成了吉卜力风格的图像，上传至社交平台（SNS）的此类生成图像层出不穷，但也有人担心这会引发著作权问题。部分美国媒体指出，新功能使得“复制著作权受保护作品的风格变得更加容易”。报道同时指出，知识产权专家认为在法律上这属于“灰色地带”，可能会引发著作权纠纷。

AI 创业公司零一万物 CEO 李开复表示，在 AI 的部分领域中美之间的差距仅为三个月。他说，“以前我认为差距是六到九个月，而且是全方面落后。现在我认为，在部分核心技术上可能落后三个月，在某些特定领域实际上处于领先位置。”李开复称 DeepSeek 的成功表明中国在基础设施软件工程等领域领先。李开复还认为，美国限制向中国出口先进 AI 芯片是一把双刃剑，促使中国公司进行创新。

AI 技术对电力的狂热需求可以上溯到 2012 年的 AlexNet。当时多伦多大学的 AI 研究员 Alex Krizhevsky、 Ilya Sutskever 和 Geoffrey E. Hinton 正在为图像识别竞赛 ImageNet LSRVC 开发一种卷积神经网络。在当时图像识别是非常有挑战性的。研究人员认为他们需要一个庞大的神经网络，该网络以首席研究员的名字命名为 AlexNet，它有超过 6000 万参数和 65 万个神经元。但一大问题是如此大的神经网络如何进行训练？他们的实验室里有几张英伟达 GTX 580 显卡，每张配备了 3GB 显存，但 AlexNet 太大没办法加载到单张显卡上。研究人员设法将训练阶段划分到两张并行工作的 GPU 上——一半神经元在一张 GPU 上，另一半在另一张上运行。AlexNet 以压倒性优势赢得了 2012 年的比赛，从此 AI 模型的规模不再受限于单张显卡了，而妖精也从瓶子里释放了出来。在 AlexNet 之后，越来越强大的 AI 模型需要成千上万张 GPU。根据 Electric Power Research Institute (EPRI)的报告，2010 年到 2020 年间数据中心的功耗相对平稳，原因是英伟达数据中心 GPU 的功耗同期提升了大约 15 倍，因此能保持数据中心功耗的稳定。到了 2022 年基于 transformer 的大模型的出现推动了数据中心功耗的大幅提升。大模型需要处理数百亿甚至数千亿个神经元，训练之后的推理阶段还需要处理大量数据。Open AI 在训练新模型时使用了超过 25,000 张英伟达 Ampere 100 GPU，持续了 100 天，耗电量 50 GW 时，足以满足一个中型城镇一年的电力需求。根据 Google 的数据，训练占 AI 模型生命周期总耗电量的四成，剩下的六成是推理。功耗的飙升促使科学家思考如何在不牺牲性能的情况下减少内存和计算要求。研究人员尝试了模型剪枝、量化等优化方法。

Google 和计算机历史博物馆联合公布了 AlexNet 的源代码，代码发布在博物馆的 GitHub 账户上，采用 BSD 2-Clause "Simplified" 许可证。AlexNet 是一种卷积神经网络 (CNN)，它在 2012 年发布时被认为改变了 AI 领域，代表着深度学习能做到传统 AI 技术无法做到的事情，在 AI 发展中具有里程碑意义。AlexNet 能以接近人类的正确率准确识别照片中的物体。它源自多伦多大学研究生 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 及其导师 Geoffrey Hinton 的工作，证明深度学习能胜过传统的计算机视觉方法。Google 在 2013 年收购了研究团队创办的 DNNresearch 公司，从而拥有了其知识产权。

Pillar Security 研究人员报告，通过分发恶意规则配置文件，GitHub Copilot 和 Cursor 等 AI 编程助手能被操纵生成包含后门、漏洞和其它安全问题的代码。AI 编程智能体（AI agent）使用规则文件指导在生成或编辑代码时的行为。例如规则文件可能包含指示助手遵循某些编程最佳实践、使用特定格式或以特定语言输出响应的指令。Pillar 研究人员的攻击技术被称为“规则文件后门（Rules File Backdoor）”，通过向规则文件注入人类用户不可见但 AI 智能体可读的指令，武器化规则文件。一旦将含毒的规则文件导入 GitHub Copilot 或 Cursor，AI 智能体在帮助受害者编程的同时阅读并遵循攻击者的指令。

在 PC 上本地运行大模型日益流行，AMD 也推出了自己的在本地运行大模型项目 Gaia。源代码托管在 GitHub 上，采用 MIT 许可证。Gaia 目前只支持 Windows 11 Pro/Home，不支持 macOS 或 Linux。Gaia 提供了两个安装程序，一个适用于任何 Windows PC 的 Generic Mode，基于 Ollama 后端；另一个为 AMD 的 Ryzen AI 处理器进行优化的 Hybrid Mode，能利用其 NPU 和 iGPU 执行计算，以获得更好的性能。AMD 从 Zen4 APU 开始整合 NPU，但此前很少有程序能直接利用 NPU。

雅虎周五宣布将旗下的科技新闻网站 TechCrunch 出售给媒体投资公司 Regent。雅虎的业务重心是聚合新闻，不再是自己生产新闻。相比下 Regent 正转向投资新闻制作，本周早些时候收购了旗下包括 PCWorld、Macworld 和 TechAdvisor 等科技新闻网站的 Foundry。最新交易的收购金额没有披露，也不需要监管部门审查，意味着价格可能在 1 亿美元以内，超过 1 亿美元的交易才需要审查。TechCrunch 是硅谷最具影响力的科技新闻网站之一，成立于 2005 年，它在 2010 年被 AOL 收购，Verizon 在 2015 年收购 AOL 后拥有了 TechCrunch，2021 年 Verizon 以 50 亿美元将雅虎和 AOL 出售给私募股权公司 Apollo Global Management，新公司使用雅虎的名字。

微软正在为 Windows 11 开发一项新功能，该功能向用户解释硬件限制如何影响 PC 性能。在最新的开发者预览版本 build 26120.3576 和 22635.5090 中，设置>系统>关于下包含了一个隐藏的 FAQ 列表，它向用户解释了 GPU 显存、系统内存和操作系统版本的影响。该功能需要手动激活。它为内存较少或显存少于 4GB 的 GPU 等硬件配置提供了具体建议，并标记了过时的 Windows 版本。

英伟达一年一度的开发者大会 GTC 于 3 月 21 日闭幕，这次会议凸显了中美 AI 加速分裂。在 GTC 会场上，阿里巴巴和腾讯展示了 AI 研究成果。在线上，包括百度在内的多家中国企业，以及英伟达的华人员工，还专门举行了一场全程仅用中文交流的讨论会。英伟达 CEO 黄仁勋被问及中美对立的影响时回答：“据我观察，全球 AI 研究人员中有一半来自中国。在所有美国的 AI 研究所中，优秀的中国研究人员数量众多，绝无例外”。对于英伟达来说，如果分裂进一步加剧，其收益对美国的“依赖”可能会增强。自美国政府加强管制以来，中国市场销售额的占比一直在降低。从英伟达的中国销售额在总销售额中的占比来看，2024 财年（截至2025年1月）为总体的 13%，比 2021 财年减少了一半。

韩国科学技术院科学家通过对微生物进行基因工程改造，首次制备出类似尼龙的坚固且柔韧的生物塑料。全球每年会产生约4亿吨不可降解的石油基塑料废物和微塑料，危及野生动物、人类和地球健康。尽管科学家已利用细菌生产出聚羟基烷酸酯（PHA）等聚酯，但在利用细菌生产服装鞋帽所需的尼龙类材料方面始终未能实现，其难点在于自然界缺乏合成此类聚合物的天然酶。为攻克这一难题，研究团队此次修改了一系列细菌物种的酶编码基因，并将改造后的DNA环插入大肠杆菌体内。随后这些“定制”基因成功表达出几种新型天然酶，而这些酶可连接分子链以产生出聚合物。最终，团队得到了聚酯酰胺（PEA）生物塑料，其主要由聚酯和少量类似尼龙的酰胺键组成。测试结果表明，其中一种PEA的物理、热和机械性能与聚乙烯相当。聚乙烯是目前使用范围最广的商用塑料之一。团队表示，借助大型生物反应器，他们可扩大上述生产流程的规模。然而，这一“微生物工厂”的产业化之路仍面临诸多挑战。这些PEA聚合物体积庞大，无法穿过细胞壁，需要粉碎大肠杆菌才能将其释放出来。此外，在将产品加工成薄膜或颗粒之前，还需进行复杂的纯化过程。