美光创投在2019年推出了我们的人工智能基金, 我们的注意力集中在计算机视觉工作负载上，比如工业环境和自动驾驶中的图像分析. 我们的第二只基金将投资范围扩大到了深度科技领域, 这意味着我们的重点仍然是人工智能, 但我们给了自己更多的空间来探索非线性技术趋势. 在我们基金II的早期, 我们看到了一种叫做基础模型或生成式人工智能的新兴趋势的曙光, 到2022年11月 Boom! -到处都是.
我们的探索让我们对这一趋势有了独特的见解. So, 从2021年开始, 我们投资了一系列初创公司，既可以为客户用例利用生成式人工智能，又可以改进大型语言模型的底层技术堆栈, 基于高性能计算和高带宽内存的海量计算工作负载. 这些投资主要集中在硬件上, 应用程序, 使软件和策略能够使一切高效运行. 让我们来看一看!
以下是一些在特定行业应用中使用生成式人工智能的公司:
- Inworld: “专家混合”策略的领导者，以扩大大型语言模型, Inworld正在为游戏中的非玩家角色(npc)构建AI大脑, 改善体验和延迟，远远超出了现成的生成人工智能. 该公司最近被列入年度五大生成人工智能创新者之列, 还有b谷歌DeepMind, NVIDIA和OpenAI VentureBeat Transform 2023 event.
- 多尺度: 材料研究和开发的时间是几年甚至几十年, 随着我们学习如何制造越来越复杂的沙巴体育结算平台，成本也在爆炸式增长, 关键的半导体和清洁能源材料高效和高产量. 多尺度是一种基于人工智能的材料&D平台，清理和连接材料数据孤岛，以准确定义R中的“下一个最佳测试”&D. 集成在现有的数据科学工作流程中, 多尺度推出了一个新界面, 由生成式人工智能驱动, 这给了那些不是技术专家的人一个机会，可以用新材料快速探索新的实验途径.
- Pryon: 该企业知识搜索平台采用安全、可扩展的大型语言模型 private data. 自2019年起与客户一起部署, Pryon在结构化和非结构化企业数据集的生成人工智能能力的基础上，在沙巴体育结算平台和平台设计方面遥遥领先.
- Avicena: 我们都听说过现代数据中心运行生成式人工智能工作负载所需的巨大电力的统计数据. Avicena建立了超低功率光子互连来解决这个能量缩放问题, 用微型led取代组件对组件连接中的铜线，大大降低了能耗.
- Eliyan: 同样解决数据通信的能源挑战, Eliyan更进一步，通过消除硅中间层，在有机芯片封装中提供高性能连接. 这种方法以总拥有成本的一小部分提供了与高级封装相同的性能, 它使设计更灵活. 更多HBM3E? 是的,请!
- 正常计算: 绝不是“正常”, 诞生于量子计算, Normal的思想领袖们正在为人工智能的“系统2”奠定基础, 将它们的独特功能分层到现有的企业语言模型上，以解决与信任有关的问题, 可伸缩性, 理性, 在生成式AI输出中模拟幻觉和漂移.
- SambaNova系统: 有一个计算系统从头开始构建，并为大型变压器模型进行了优化, SambaNova是引进新加速器的主要竞争者, 平台和服务器架构，以适应全球数据中心规模的大型语言模型工作负载.
这些团队为生成式人工智能将如何改变我们的世界奠定了基础. 作为内存和存储领域的全球领导者, 美光正在帮助这些创新者将他们的技术变为现实.
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