谷歌两AI部门合并……人工智能大战愈演愈烈(2)

过去十年，DeepMind在AI方面的集体成就涵盖了AlphaGo、word2vec、WaveNet、AlphaFold、深度强化学习等，以及用于表达、训练和部署大规模机器学习模型的分布式系统和软件框架，如TensorFlow 和 JAX；而 谷 歌 大 脑（Google Brain）也已经交付了许多备受瞩目的项目，其中包括Transformer，这项技术也是ChatGPT创建的基石。
据报道，负责监督Google Brain团队的谷歌研究院前任主管Jeff Dean将转任新设立的首席科学家职位，并领导该公司“与AI有关的最关键和最具战略性的技术项目”，包括一系列新的强大AI项目。
谷歌首席执行官Sundar Pichai当天在一篇博文中表示：“在谷歌计算资源的支持下，将所有这些人才整合成一个专注的团队，将大大加快我们在AI方面的进展。”
此外，据《金融时报》4月20日报道，谷歌还计划在未来几个月内将生成式AI技术引入其广告业务，如此便可制作更加复杂的广告内容，效果甚至可以媲美广告公司制作的专业内容。据悉，目前谷歌已经在其广告业务中使用AI技术来生成简单的提示，从而鼓励用户购买其产品。
根据内部文稿所展示的内容，广告商可以提供与特定广告活动相关的内容，如图像、视频和文本，然后人工智能将识别和整理这些材料，根据目标受众群体和广告商所要求的销售目标来生成一份广告。
微软自研芯片 秘密研发“雅典娜”5年？
自ChatGPT诞生以来，因与OpenAI结盟，微软的AI事业正乘着ChatGPT的东风扶摇直上。眼看ChatGPT这把火越烧越旺，从聊天机器人Bard到将AI融入办公系统Workspace，谷歌已频繁亮出“杀手锏”。
谷歌的焦急之态从拉响“红色警报”起就愈发明显，而另一边，微软在大型语言模型上的布局，随着媒体的不断爆料也越发清晰——早在2019年左右，微软就开始酝酿取代英伟达芯片的计划。
当地时间4月20日，据The Information最新报道，实际上早在大约5年前，微软就开始秘密研发一种内部代号为“雅典娜”（Athena）的芯片，研发人数总共300人。
微软选择自研芯片的原因很简单，算力实在太贵了。据The Information报道，为了帮助OpenAI训练ChatGPT，微软将3万多个英伟达A100芯片连接起来，耗资数亿美元为OpenAI量身打造了超算。