Was ich diese Woche gelesen habe... 1) Meta wird etwa 600 Stellen in seiner KI-Abteilung streichen, was Verwirrung darüber ausgelöst hat, ob das Unternehmen sich von künstlicher Intelligenz zurückzieht, während der Rest von Big Tech sich verstärkt. Die Details erzählen eine andere Geschichte. Die Entlassungen betrafen hauptsächlich Metas traditionelle Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) und Infrastrukturteams, die unter dem neuen Team, den Meta Superintelligence Labs, zusammengelegt wurden, das Mark im Juni für 14,3 Milliarden Dollar zusammengestellt hat. Die Meta Superintelligence Labs bestehen aus vier Gruppen: TBD Lab: Das Team, das Metas große Sprachmodelle verwaltet, geleitet von Alexandr Wang (ehem. CEO von Scale AI). FAIR: Ein Team, das sich auf langfristige Forschung für KI konzentriert, geleitet von Rob Fergus (Metas Direktor für KI-Forschung). Produkte und angewandte Forschung: Das Verbraucherintegrationsteam, geleitet von Nat Friedman (ehem. CEO von Github). MSL Infra: Das Team für Infrastruktur zur Unterstützung von Modellen der künstlichen Intelligenz, das von Aparna Ramani (Metas VP für Engineering) geleitet wird. Im Gegensatz dazu wird im TBD Lab, das Metas nächste Generation von Fundamentalmustern und Agentensystemen entwickelt, weiterhin aggressiv eingestellt. Führungskräfte beschrieben die Reorganisation als einen Schritt hin zu kleineren und schnelleren Ausführungen von Teams, die innerhalb des Unternehmens mehr wie Startups agieren können. „Durch die Reduzierung der Größe unseres Teams werden weniger Gespräche erforderlich sein, um eine Entscheidung zu treffen“, - Alexandr Wang, CAIO 2) Starcloud bereitet sich darauf vor, im November KI-Datenzentrumskapazitäten im Orbit einzusetzen, wobei NVIDIA H100 GPUs und solarbetriebene Systeme verwendet werden, die die einzigartigen Vorteile des Weltraums nutzen. Das Projekt zielt darauf ab, drei wichtige Engpässe in der aktuellen KI-Infrastruktur zu lösen. 1. Energieverbrauch. Das Training großer Modelle erfordert heute Dutzende von Megawatt, und terrestrische Netze sowie Kühlungsbeschränkungen schaffen Engpässe. Starcloud kehrt dieses Dynamik um, indem es reichlich Sonnenlicht nutzt, ohne sich um Wetterdynamiken kümmern zu müssen. 2. Kühlung und Wärme-Management. Auf der Erde sind Rechenzentren auf frisches Wasser zur Kühlung durch Verdunstungstürme angewiesen. Im Orbit wird das Vakuum des Weltraums zu einem unendlichen Wärmesenke, in dem Wärme durch große ausklappbare Kühlpaneele abgeführt wird. 3. Datenlokalität und Latenz für Erdbeobachtungs- und Satellitenarbeitslasten. Starcloud plant frühe Anwendungsfälle zur Verarbeitung von Sensordaten (optisch, hyperspektral, SAR) im Orbit, anstatt Terabytes an Rohdaten zur Erde herunterzuladen. ...