XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBlaize
Blaize：边缘 AI
虽然 NVIDIA 在加速神经网络训练的 AI 专用硅片市场占据主导地位，但许多 AI 初创公司正在开发硅片以加速数据中心和边缘应用的推理处理。CPU 通常是推理处理的选择，但随着神经网络规模呈指数级增长，以及需要多个神经网络来解决复杂问题的应用程序不断涌现，这种情况正在迅速改变。这远远超出了 CPU 的处理能力。推理处理器面临的关键挑战之一是为特定应用选择性能、成本和功耗的正确平衡——一刀切的做法并不适合所有情况。总部位于加州的初创公司 Blaize 也加入了这一行列，宣布推出其第一代可投入生产的平台，该公司声称，该平台为目标边缘应用提供了这种平衡。
董事会如何管理人工智能
1 Martin Mocker 是本文的接受高级编辑。2 作者感谢 Martin Mocker、Blaize Horner Reich、Joe Peppard 和审查团队成员在整个审查过程中提供的周到反馈和指导。我们还要非常感谢接受采访的董事会成员对他们的 AI 治理实践提供的见解。3 有关 C 级高管认为的 AI 技术对业务的关键性的讨论，请参阅 Reilly, A.、Depa, J. 和 Doug lass, G. AI: Built to Scale，埃森哲，2019 年，网址为 https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/a-com-migration/thought-leadership-assets/accenture-built-to-scale-pdf-report.pdf。4 《关注董事会效力：对 C 级高管的调查》报告，普华永道治理洞察中心。 2023 年 5 月，网址为 https://www.youtube.com/watch?v=SLqBZD5zp7E。5 董事会层面需要管理技术并不是新鲜事，先前的研究也曾提出过这一观点。例如，请参见：1) Nolan, R. 和 McFarlan, FW，“信息技术与董事会”，《哈佛商业评论》（83:10），2005 年 10 月，第 96 页；2) Weill, P.、Apel, T.、Woerner, SL 和 Banner, JS，“拥有一个精通数字技术的董事会大有裨益”，《麻省理工学院斯隆管理评论》（60:3），2019 年 3 月，第 41-45 页。