Une femme d'une ville de province, gagnant 5000 € par mois, dépense 30 000 € par mois. Son style de vie luxueux et son choix de ne pas vivre dans les grandes métropoles comme Pékin, Shanghai ou Guangzhou sont analysés.

Unitree Robotics, une entreprise spécialisée dans la robotique, a annoncé la création d'une nouvelle filiale à Shenzhen. Cette initiative témoigne de son ambition de poursuivre son expansion et son innovation dans le secteur de la robotique intelligente.

Qu'est-ce qui vaut la peine d'être acheté a récemment annoncé que son agent intelligent a officiellement rejoint la 'zone de marque' de Doubao, l'assistant IA de ByteDance. En tant qu'assistant d'achat intelligent, cet agent intelligent fournira aux utilisateurs de nombreux services, tels que le résumé des commentaires, la comparaison des produits et la comparaison des prix sur l'ensemble du Web, pour aider les consommateurs à améliorer l'efficacité de leurs décisions. Selon Wang Yunfeng, CTO de Que vaut la peine d'être acheté Technology, la société est en train de promouvoir l'intégration approfondie de la technologie de l'IA. Actuellement, le modèle DeepSeek-R1 a été intégré dans des scénarios d'application concrets, améliorant considérablement la capacité de création AIGC. En termes de partenaires, la société a collaboré avec Moon's Dark Side et Zhispu...

Une étude récente menée par l'organisation à but non lucratif Epoch AI a révélé la consommation énergétique de la plateforme de chatbot ChatGPT d'OpenAI. Les résultats montrent que la consommation énergétique de ChatGPT est bien inférieure aux estimations précédentes. Certains rapports indiquaient que ChatGPT nécessitait environ 3 watts-heures d'électricité pour répondre à une question, mais l'étude d'Epoch AI estime que ce chiffre a été surestimé. L'étude montre qu'avec le modèle GPT-4o par défaut d'OpenAI, chaque requête ne consomme en moyenne que

Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) s'est intégrée à tous les aspects de nos vies, et les entreprises doivent s'adapter rapidement pour rester pertinentes dans un monde numérique concurrentiel. Selon une étude mondiale menée par l'IBM Institute for Business Value, les dirigeants du secteur de la vente au détail et des biens de consommation reconnaissent l'importance de l'IA et prévoient une augmentation de 52 % des dépenses d'exploitation informatiques non traditionnelles au cours de l'année à venir. Ce rapport, intitulé « Intégrer l'IA à l'ADN de la marque », s'appuie sur une enquête menée auprès de 1 500 dirigeants mondiaux du secteur de la vente au détail et des biens de consommation, et explore la manière dont les marques peuvent intégrer l'IA

Les géants de la Silicon Valley, autrefois parmi les plus grands défenseurs et les plus généreux bailleurs de fonds des investissements dans les énergies propres, pourraient bien devenir les plus grands antagonistes de la révolution des énergies renouvelables. La demande énergétique fulgurante de l'intelligence artificielle entraîne une augmentation spectaculaire des émissions des grandes entreprises technologiques, rendant leurs ambitieux objectifs de décarbonation de plus en plus difficiles à atteindre. Des géants de la technologie tels que Google, Meta, Microsoft et OpenAI poussent à un déploiement accru des infrastructures d'énergies renouvelables et à la recherche et au développement de nouveaux types d'énergies propres, mais suivre le rythme de la demande énergétique colossale de l'IA représente un défi de taille. Google...

L'entraînement de grands modèles d'IA (tels que les modèles Transformer et les modèles linguistiques) est devenu un élément essentiel du domaine de l'IA, mais il est également confronté à des coûts de calcul élevés, à une consommation de mémoire importante et à des besoins énergétiques importants. Par exemple, GPT-3 d'OpenAI compte 175 milliards de paramètres et nécessite plusieurs semaines d'entraînement sur GPU. Cette énorme demande de ressources limite l'application de cette technologie aux organisations disposant de ressources informatiques à grande échelle, et elle accroît également les préoccupations concernant l'efficacité énergétique et l'impact environnemental. Résoudre ces défis est essentiel pour garantir une plus large accessibilité au développement de l'IA.

Le ministère thaïlandais de l'Industrie a récemment annoncé qu'il allait introduire un système d'intelligence artificielle (IA) pour renforcer la surveillance des produits contrefaits vendus sur les plateformes en ligne. Pongpol Yodmuangcharoen, secrétaire d'Akanat Promphan au ministère de l'Industrie, a déclaré mercredi que ce projet avait été discuté lors d'une réunion du Comité de l'innovation pour la réforme technologique et industrielle le 20 décembre. Lors d'une seconde réunion le 20 décembre, le comité a appris qu'une étude a démontré que le système d'IA du ministère de l'Industrie pouvait surveiller et détecter 100 000 produits par jour.

Avec les progrès constants de l'intelligence artificielle, l'équilibre entre innovation et développement durable représente un défi majeur. OpenAI a récemment lancé son dernier modèle d'IA, o3, le plus puissant à ce jour. Cependant, au-delà du coût de fonctionnement de ces modèles, leur impact environnemental suscite une attention croissante. Une étude révèle qu'une tâche o3 consomme environ 1 785 kWh d'électricité, soit l'équivalent de la consommation électrique d'un ménage américain moyen sur deux mois. Selon l'initiative AI pour un développement durable de Salesforce...

Selon le média coréen The Elec, Apple aurait récemment demandé à Samsung de commencer à étudier un nouveau type d'emballage DRAM LPDDR à double débit faible consommation afin d'améliorer davantage les performances de l'IA embarquée sur iPhone. Cette demande marque une nouvelle étape dans les efforts d'Apple pour améliorer les fonctionnalités d'IA de ses appareils. Actuellement, les iPhone d'Apple utilisent une solution d'empilage (PoP), qui consiste à empiler directement la DRAM LPDDR sur le système sur puce (SoC). Cette conception est utilisée depuis 2010...

Récemment, la forte augmentation des besoins en calcul pour l'intelligence artificielle a suscité une grande attention de l'industrie. Thomas Graham, co-fondateur de Lightmatter, une start-up spécialisée dans le calcul optique, a déclaré lors d'un entretien avec Bloomberg que l'on prévoit la construction de nombreux data centers d'IA nécessitant une énorme quantité d'électricité d'ici 2026, leur consommation énergétique étant huit fois supérieure à celle de la ville de New York. Note sur l'image : Image générée par IA, fournisseur de services d'autorisation d'image Midjourney. Au cours de l'entretien, Graham a mentionné que des entreprises technologiques comme Nvidia...

Une nouvelle étude de l'Université du Michigan a récemment révélé qu'une méthode économe en énergie pour entraîner les grands modèles de langage permet de réaliser la même tâche dans le même laps de temps, mais avec une réduction de la consommation d'énergie de 30 %. Cette méthode permettrait d'économiser suffisamment d'énergie pour alimenter 1,1 million de foyers américains d'ici 2026. Les chercheurs ont développé un outil logiciel appelé Perseus qui identifie les chemins critiques, c'est-à-dire la séquence de sous-tâches qui prennent le plus de temps à s'exécuter. Perseus réduit ensuite la vitesse du processeur sur les chemins non critiques afin qu'ils puissent tous être terminés simultanément.

La prochaine série de smartphones Xiaomi 15 ne proposera plus de version 8 Go de RAM. La configuration mémoire de base sera augmentée à 12 Go, entraînant une hausse de prix prévue. Wang Teng, représentant de Xiaomi, a indiqué que les futurs modèles phares auront tendance à abandonner les 8 Go de RAM, car les grands modèles d'IA embarqués exigent davantage de mémoire. Wang Teng recommande aux utilisateurs, si leur budget le permet, d'opter pour des versions à plus grande capacité de RAM compte tenu de l'utilisation de plus en plus répandue de l'IA dans les smartphones. Il rappelle également aux consommateurs de prendre en compte les différences de prix entre les différentes marques pour une même capacité de RAM.

Dans le domaine de l’entraînement de l’IA, les interconnexions entre les GPU et autres puces sont essentielles au transfert de données, mais la bande passante limitée de ces interconnexions freine les performances de l’entraînement de l’IA. Une enquête de 2022 a révélé que les développeurs d’IA n’utilisaient généralement que 25 % de la capacité des GPU. Vivek Raghunathan, PDG et cofondateur de Xscape Photonics, propose une solution possible : adopter de nouvelles technologies d’interconnexion offrant une bande passante supérieure, dont la technologie silicium est au cœur.

L’équipe de recherche de BitEnergy AI a récemment développé un nouvel algorithme appelé « multiplication à complexité linéaire » (L-Mul). Cette nouvelle méthode permet de réduire considérablement la consommation énergétique des systèmes d’intelligence artificielle. Plus précisément, en remplaçant les multiplications à virgule flottante complexes par des additions entières plus simples, cet algorithme devrait permettre de réaliser des réductions de consommation énergétique allant jusqu’à 95 % dans de nombreux domaines. L’étude, intitulée « Modèles linguistiques économes en énergie grâce à la seule addition », met en évidence l’énorme potentiel d’économie d’énergie de L-Mul. Source de l’image : image

Une étude récente a révélé un fait intéressant, voire alarmant : l'utilisation de ChatGPT pour écrire un e-mail de 100 mots nécessite 519 ml d'eau, soit l'équivalent d'une bouteille d'eau minérale de 16,9 oz. Cette étude, menée par le Washington Post et l'université de Californie à Riverside, montre que la consommation de ressources de l'IA pourrait exacerber les problèmes de sécheresse causés par l'homme, notamment dans les régions arides. L'étude détaille la quantité d'électricité nécessaire au fonctionnement des serveurs d'IA générative et la quantité d'eau utilisée pour refroidir ces serveurs. Différent

Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, la consommation d'énergie des centres de données est largement étudiée, mais leur consommation d'eau augmente également de manière spectaculaire, ce qui représente un défi pour les objectifs de développement durable des entreprises technologiques. En Virginie, par exemple, la consommation d'eau des centres de données a augmenté de près de 64 % depuis 2019, dépassant les 7 milliards de litres en 2023, traitant environ 70 % du trafic Internet mondial. Cette forte consommation d'eau est principalement due aux systèmes de refroidissement et aux besoins de maintenance des équipements. L'expansion des technologies d'IA aggrave la pression sur les ressources en eau, et les entreprises technologiques doivent optimiser leurs stratégies d'utilisation de l'eau pour assurer un développement durable.

Recogni a lancé une méthode de calcul révolutionnaire pour l'IA appelée "Pareto", utilisant une approche logarithmique innovante. Cette méthode permet aux puces IA de surpasser les technologies existantes lors de l'exécution de grands modèles, tout en réduisant considérablement la consommation d'énergie et les coûts d'exploitation. Cette technologie est soutenue par des entreprises et des sociétés de capital-risque de renom, telles que BMW, Bosch et Mayfield. Contrairement aux modèles d'IA traditionnels comme GPT-4 d'OpenAI et Gemini de Google, le système Pareto réduit considérablement la consommation d'énergie en transformant les multiplications en additions.

La consommation d'eau des centres de données a considérablement augmenté, notamment en Virginie, où elle a presque doublé entre 2019 et 2023. Cela reflète une consommation massive d'eau à l'échelle mondiale. La consommation d'eau des géants technologiques Microsoft et Google montre que de grandes quantités d'eau sont utilisées dans des régions où l'eau est rare et extrêmement limitée. Cependant, les centres de données ont du mal à mettre en œuvre des systèmes de recyclage en circuit fermé de l'eau, principalement parce que l'eau utilisée pour réguler l'humidité s'évapore, surtout dans les régions sèches, ce qui peut augmenter les risques d'électricité statique, néfastes pour les équipements. Avec la généralisation de l'intelligence artificielle, le nombre de centres de données et la demande en eau ne cessent d'augmenter.