Inflection AI 获 1.3B 美元融资，由微软和 Nvidia 领投

6 月 29 日，总部位于帕洛阿尔托的 Inflection AI宣布完成 13 亿美元融资，由微软、里德霍夫曼、比尔盖茨、埃里克施密特和英伟达领投。新资金的一部分将用于建设一个拥有 22,000 个单元的 Nvidia H100 Tensor GPU 集群，该公司声称该集群是世界上最大的。GPU将用于开发大规模人工智能模型。开发人员写道： 

“我们估计，如果我们的集群进入最近的TOP500超级计算机列表，它将排名第二，并且接近榜首，尽管针对人工智能（而不是科学）应用进行了优化。”

Inflection AI 还在开发自己的个人辅助人工智能系统，名为“Pi”。该公司解释说，Pi 是“老师、教练、知己、创意合作伙伴和参谋”，可以通过社交媒体或 WhatsApp 直接访问。自2022年初启动以来，融资总额已达到15.25亿美元。

尽管对大型人工智能模型的投资不断增加，但专家警告说，它们的实际训练效率可能会受到当前技术限制的严重限制。在新加坡风险基金 Foresight提出的一个例子中，研究人员写道，引用了一个存储 700GB 数据的 1750 亿参数大型人工智能模型的例子： 

“假设我们有 100 个计算节点，每个节点每一步都需要更新所有参数，那么每一步需要传输约 70TB 的数据（700GB*100）。如果我们乐观地假设每一步需要1秒，那么每秒需要传输70TB的数据。这种对带宽的需求远远超出了大多数网络的容量。”

继续上面的例子，Foresight还警告称，“由于通信延迟和网络拥塞，数据传输时间可能远远超过1秒”，这意味着计算节点可能会花费大部分时间等待数据传输，而不是执行实际计算。Foresight分析师得出的结论是，鉴于当前的限制，解决方案在于小型人工智能模型，这些模型“更易于部署和管理”。

“在很多应用场景中，用户或企业并不需要大型语言模型更通用的推理能力，而只关注非常精细的预测目标。”