ChatGPT月活達8億，背後電費驚人。匯豐測算顯示，OpenAI到2030年需再投入2070億美元購買算力，相當於美國中西部建中型電站。即使屆時營收達2130億美元，公司仍可能無淨利潤，自由現金流持續爲負。
匯豐銀行報告稱，OpenAI面臨巨大資金壓力，2030年前需融資至少2070億美元（約1.47萬億元人民幣），以支撐龐大算力需求。資金缺口源於與微軟和亞馬遜的合作，分別簽訂2500億和380億美元雲計算協議，合同算力總量達36吉瓦。
麻省理工學院與橡樹嶺國家實驗室合作開展“Iceberg項目”，利用超級計算機模擬人工智能對美國就業市場的衝擊。研究通過數字模型評估AI在勞動力市場中的潛在份額，分析其可能取代的崗位類型及影響範圍。
AMD聯合IBM與Zyphra推出全球首個全AMD硬件訓練的MoE模型ZAYA1，預訓練14萬億token，性能媲美Qwen3系列，數學推理接近專業版。採用128節點×8張MI300X顯卡集羣，算力達750PFLOPs。創新CCA注意力機制融合卷積與壓縮嵌入，數據採用課程學習從通用到專業領域過渡。後續將發佈優化版本。
專注於 GPU 算力雲服務，提供高效算力解決方案。
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FitMate是一款AI動力的卡路里計算器和訓練日記。
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SmolVLA是一款緊湊高效的視覺語言動作模型，能在降低計算成本的情況下取得有競爭力的性能，並可以部署在消費級硬件上。該模型使用LeRobot進行訓練，專為機器人技術應用設計。
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SmolVLA是一個緊湊且高效的視覺語言動作模型，能夠在降低計算成本的情況下實現有競爭力的性能，並可以部署在消費級硬件上。該模型通過LeRobot進行訓練，專為機器人技術任務設計。
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SmolVLA是一個緊湊高效的視覺-語言-動作模型，能在降低計算成本的情況下取得有競爭力的性能，可部署在消費級硬件上。該模型使用LeRobot框架訓練，專為機器人技術應用設計。
SmolVLA是一個緊湊高效的視覺-語言-動作模型，能夠在降低計算成本的情況下保持有競爭力的性能，適合部署在消費級硬件上。該模型使用LeRobot框架進行訓練，專門針對機器人技術任務優化。
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Kanana是由Kakao開發的雙語(韓語/英語)語言模型系列，在韓語任務上表現卓越，在英語任務上具備競爭力，相比同規模模型顯著降低計算成本。
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斯坦福大學tatsu團隊復刻的阿爾帕卡模型，這是一個基於LLaMA-7B進行指令微調的大語言模型。模型在4張A100顯卡上訓練了6小時，由redmond.ai捐贈算力，未使用LoRA技術，採用原生微調方式。
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ELECTRA是一種通過判別式預訓練而非生成式預訓練的高效文本編碼器，能以較低算力取得優異性能
本項目是基於MCP協議的Python服務器，提供水土保持技術規範查詢及計算功能，包括曼寧係數、土壓力系數、排水溝流速、邊坡穩定等工程計算，以及臺灣地區經緯度與UTM/TWD97座標轉換。適用於AI應用整合。
MoziChem-MCP是一個基於Model Context Protocol（MCP）的化學工程與化學應用服務器集合，提供熱力學模型、狀態方程計算、相平衡計算等專業工具，支持AI助手進行復雜的化學工程計算。
GNNEPCSAFT MCP Server是基於模型上下文協議(MCP)的實現，用於GNNePCSAFT工具的熱力學計算。它通過圖神經網絡(GNN)預測ePC-SAFT參數，支持純物質和混合物的密度、蒸汽壓等熱力學性質計算，並能自動從PubChem獲取分子數據。
基於代數數據類型(ADT)的MCP日曆管理系統，提供日曆事件的增刪改查、分類管理、狀態跟蹤和體力消耗計算功能，採用函數式編程確保類型安全和可預測性。
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