亚马逊长期以来凭借低价和广泛选择策略主导了电子商务市场。现在，它通过亚马逊网络服务（AWS）在其人工智能战略中应用了类似的战术。一个新的计划包括自有的AI模型组合Nova，能够处理文本、图像和视频查询。尽管亚马逊对Anthropic的AI模型进行了大量投资，但他们强调企业在模型选择上的多样性和选择权。去年推出的Bedrock服务允许企业根据需要选择不同的AI模型，而新的Bedrock Marketplace将这一选择范围扩大到100个模型，提供专业和通用选项。这就像亚马逊市场中集成了外部商家和亚马逊自有产品。 价格竞争力在亚马逊的AI策略中至关重要。AWS被描述为比竞争对手成本效益更高，这与亚马逊在零售市场低价策略一致。CEO安迪·贾西强调Nova模型的实惠性，独立研究员Simon Willison指出其成本和性能与谷歌的模型具有竞争力。随着AWS致力于成为顶级AI模型供应商，预计亚马逊传统的低成本和广泛选择优势将在确保其在AI领域主导地位中发挥关键作用。

在成为知名人工智能先驱之前，拉杰·雷迪的早年生活与任何计算机实验室相距甚远。上世纪40年代，他在印度安得拉邦的卡图尔乡村长大，学习在一间没有纸和铅笔的单间校舍里进行，因此他在沙地上练习写字。在没有电和自来水的闷热夜晚，他和六个兄弟姐妹会把床垫搬到外面降温。 “天空非常清澈，我可以看到所有的星星，”雷迪微笑着回忆道。有人问他：“哦天哪，你是那么贫穷吗？” 但他从未感到匮乏。听从占星家的建议，他的父亲送他上大学，学费由叔叔承担。雷迪就是在那次上学时买了第一双鞋。 雷迪在澳大利亚新南威尔士大学攻读土木工程硕士学位时，第一次接触到计算机。他立即用计算机解决积分问题，令一位同学惊讶不已。雷迪告诉同学：“如果你愿意让思想漫游，你就能找到解决方案。”

亚马逊网络服务（AWS）将在2024年12月2日至12月6日于内华达州拉斯维加斯举办其年度re:Invent大会。此活动汇聚了云计算专业人士、技术专家和行业领袖，共同探讨AWS的最新创新，讨论新兴技术，并分享公司战略发展的见解。 在会议期间，《Asking for a Trend》节目主持人Josh Lipton与雅虎财经的Madison Mills采访了AWS CEO Matt Garman，讨论公司雄心勃勃的AI增长战略。对话中强调了AWS的最新产品创新，如Trainium 2超服务器、Trainium 3芯片和Nova AI模型的推出。Garman还讨论了旨在提升消费者体验的新平台功能，巩固AWS在竞争激烈的AI技术领域的地位。 Garman进一步解释了AWS在AI芯片领域维持和扩大市场份额的策略，详细说明了公司如何与竞争对手区分开来及其长期增长路线。他还谈到AWS针对候任总统唐纳德·特朗普所提关税政策的回应。 欲了解更多专家见解和最新市场动态分析，请观看《Asking for a Trend》的其他集数。相关视频包括： 46:46 01:31 23:24 05:17

谷歌DeepMind推出了GenCast，一种超越现有系统的AI天气预报模型。该模型在《Nature》杂志上发表，是DeepMind继7月NeuralGCM之后的第二个AI天气模型。NeuralGCM结合AI和基于物理的方法，需要更少的计算能力，但性能与传统预测相似。而GenCast完全依赖AI，类似于ChatGPT预测文本的方式，通过比较预测和实际天气数据来预测可能的天气情况。它基于1979年至2018年的40年数据进行训练，在2019年天气预测中，97%的情况下优于目前最佳的集合预报（ENS），尤其是在风和极端事件如热带气旋的预测上。这提高了风能效率和灾难规划。 其他科技巨头也在利用AI进行天气预报。Nvidia在2022年发布了FourCastNet，而华为在2023年推出了关注确定性预报的Pangu-Weather模型。相比之下，GenCast提供概率预测，提供可能性估计，有助于评估不同的天气情境以便更好规划。 尽管GenCast具有革命性，但并未取代传统气象学。它依赖于历史数据，在气候变化条件下可能表现不佳，并使用源自物理模型的ERA5数据集。许多大气变量需要基于物理的估计，因为它们无法直接观测，需要持续的数据更新。正如俄克拉荷马大学的Aaron Hill和DeepMind的Ilan Price所指出的，持续的数据输入对于模型的长期准确性至关重要。 未来计划包括用直接观测数据（如风或湿度）进行模型测试。目前的AI模型面临挑战，比如由于数据有限，难以预测对流层顶层条件或气旋强度。GenCast的创建者设想与气象学家合作以增强预报，强调人类专业知识在整合多样化数据输入和做出明智判断时的重要性。

Meta 正在通过发布与核能开发商合作的提案请求，寻求利用核能为其人工智能计划提供动力。这一举措是大型科技公司为其数据中心确保核能的更广泛趋势的一部分。创建新的 AI 工具消耗大量能源，若不使用更清洁的电力来源，可能削弱硅谷的可持续发展努力。Meta 与亚马逊、微软和谷歌一道，推动更多核反应堆的建设。 然而，这并不简单。美国几十年来的第一个新核反应堆于 2023 年启动，但比计划晚了七年，超出预算 170 亿美元。开发商正在研发小型模块化反应堆（SMR），旨在简化建造并降低成本，但预计到 2030 年代才能商业化。 Meta 对 SMR 和更大规模的反应堆均感兴趣，并寻求合作伙伴来许可、设计、工程、融资、建设和运营这些电厂。其目标是在 2030 年代初于美国新增 1-4 吉瓦的核能容量。目前，美国的 54 座核电站总容量约为 97GW，占全国电力的约 19%。 随着老旧反应堆的关闭，核能领域正在演变，企业在寻找当太阳能和风能不足时的无碳电力替代方案。根据 Meta 的公告，核能现在被视为向可持续且可靠电网过渡的重要组成部分。 亚马逊于三月收购了一座核动力数据中心园区，并在十月达成进一步协议以开发 SMR。谷歌计划在 2030 年至 2035 年间从 SMR 购买电力，微软在九月签署协议以重启三哩岛的反应堆。 在拜登总统的领导下，美国制定了到 2050 年将核能容量增加三倍的路线图，并得到 2022 年《降低通货膨胀法案》的支持，该法案提供投资和税收激励。虽然当选总统特朗普计划推翻拜登的一些政策，但核能获得了两党支持，特朗普也表示他的支持。 尽管对核能的热情高涨，但由于长时间的前期规划和技术挑战，这些计划可能无法帮助美国达成其近期的气候目标。拜登总统承诺根据巴黎协议，到 2030 年将美国温室气体排放量从峰值水平减半，而特朗普反对此协议。另外，核燃料铀的供应和负责地处理放射性废物仍然面临挑战。

Veo是谷歌最新的AI驱动视频模型，现在已经可以供企业整合到他们的内容制作流程中。最初在五月推出，仅仅在OpenAI发布竞争产品Sora三个月后，Veo通过谷歌的Vertex AI平台在私人预览中发布，已经超越了竞争对手。 Veo能够从文本或图像提示中创建各种视觉和电影风格的"高质量"1080p视频。虽然最初的公告提到剪辑可以超过一分钟长，但谷歌尚未详细说明此预览版的长度限制。从谷歌的新示例视频来看，如果不仔细观察，很难分辨这些视频是AI生成的。 此外，谷歌最新的Imagen 3文本到图像生成器将于下周通过Vertex向所有Google Cloud客户开放，将其在八月于Google AI Test Kitchen的初步美国发布范围扩大。谷歌的许可名单用户还可以使用基于提示的照片编辑功能，并能够在生成的图像中加入自己的品牌元素。 谷歌声称Veo和Imagen 3包含防止生成有害内容或侵犯版权法规的保障措施，尽管后者的保护据说很容易绕过。所有使用Veo和Imagen 3生成的内容都带有DeepMind的SynthID技术，这是一个无形的数字水印，设计用于减少误导信息和归属问题。该概念类似于Adobe用于其图像和视频生成AI模型中的Content Credentials。 随着谷歌的视频模型现已发布，OpenAI在竞争中落后，可能难以兑现其在2024年底前推出Sora的承诺。AI生成的内容已经被用于广告中，例如可口可乐最近的节日活动，许多公司都不想等待Sora。据谷歌称，86%的已经使用生成式AI的组织报告说收入有所增长。

华尔街对Marvell Technology（纳斯达克股票代码：MRVL）的近期业绩和预测表示有信心，这进一步表明人工智能的势头未见减弱。因此，这家半导体公司的股票在盘前交易中飙升了12%，而竞争对手Broadcom...