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苹果6.34亿美元专利赔偿落定,法官驳回上诉终结Masimo诉讼案_我的网站

来源: 新华社
04:51:06

钢铁侠3

苹果6.34亿美元专利赔偿落定,法官驳回上诉终结Masimo诉讼案_我的网站

天网

一 |     【环球网科技综合报道】7月22日消息,据appleinsider报道称,苹果公司要求推翻6.34亿美元专利侵权赔偿及重审的请求被正式驳回。    刚从 WAIC 回来,脚板还隐隐作痛。这一裁决标志着这场始于2020年、历时六年的苹果与医疗技术公司Masimo之间的专利纠纷在联邦法院层面迎来阶段性终结。         此次诉讼的核心争议在于Apple Watch的血氧监测技术。

二 | 此前,陪审团裁定Apple Watch的心率监测与通知功能侵犯了Masimo的脉搏血氧测定专利,并判令苹果支付6.34亿美元赔偿金。         苹果方面曾以“Apple Watch并非涉案专利所定义的‘病人监护仪’”为由提起上诉,但法官塞尔纳在裁决中支持了陪审团的结论。         今年的 WAIC 有多夸张?展览面积首次突破 10 万平方米,1100 多家企业带来了 3000 多项展品,超过 300 款产品全球首发。

三 | 随着重审请求被拒,该笔巨额赔偿基本落槌。世博、张江、徐汇三大片区四馆联动,老狐在世博从 H1 逛到 H4,微信步数直接干到几万步。         室外体感温度逼近 40 度,有人说“上海弥补了人不能进空气炸锅的遗憾”。但最热的还得是 WAIC,一张 168 元的单日票被黄牛炒到 1300 元,三日通票喊出 3000 元。就这么热、这么大、这么挤,还是挡不住大家往里涌。

四 |          尽管苹果在赔偿环节败诉,但在产品禁售方面,Masimo未能实现其最终诉求。         说实话,这届 WAIC 看点太多了。         值得注意的是,这笔巨额赔偿的最终接收方已发生变更。

五 |          华为把 1024 卡的昇腾 950 超节点真机搬到了现场,宇树的载人变形机甲 GD01 秀翻全场,H1 馆的 AI 手机展台和 H3 的机器人馆被挤得水泄不通。         但我却想从 H2 馆拎出摩尔线程跟大家聊聊。2026年6月,全球医疗科技巨头丹纳赫(Danaher)宣布以99亿美元完成对Masimo的收购。

六 | 丹纳赫预计Masimo在2027年的EBITDA将超过5.3亿美元,因此苹果支付的6.34亿美元赔偿金将成为新东家的一笔可观收益。(青云)。即便它不是“镇馆之宝”,也没有机器人的热闹。         但当大家都在关注“AI能干什么”时,老狐想的却是:AI 的算力从哪来,怎么来,怎么才能更便宜地来?          摩尔线程恰好是一个值得观察的样本。         就像一个淘金热现场,所有人都在炫自己淘到了多大的金子,而有人还在给他们埋头造铲子。         WAIC上“最不炫技”的展台          老狐在之前的文章里提到过,H2 馆的摩尔线程重点以概念展示为主。所以他们的展台,画风看起来不太像一家芯片公司。         摩尔线程把展台分成三个区域:模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂,并展示了十万卡的算力集群 MTT C256。

七 |          这三大工厂,听起来像概念的东西,其实就是摩尔线程在 WAIC 上摆出来的整套解决方案。

八 | 可以把它们理解为摩尔线程“ AI工厂”的具体形态:三条串在一起的智能生产线。

九 |          去年 WAIC 上,摩尔线程就提过“AI工厂”这个概念,但当时更像一个宏大的概念。         一年过去,这次他们带来了实打实的成果——从零训练的 MoE-236B 基础模型、5D 世界模型全栈原生训练跑通、DeepSeek 等主流大模型“发布即适配”。概念落到了地上。         但“AI工厂”这个词,不是摩尔线程发明的。         黄仁勋最早在 2022 年就提出了“AI工厂”概念,他说“AI工厂的建设是人类历史上最大规模的基础设施扩张”。华为也在讲“AI工厂”,去年昇腾的展台标语就是“AI工厂,算力底座”。         但不同阶段、不同位置的公司,讲出来的内涵却不一样。         英伟达的“AI工厂”:核心是算力基础设施本身,围绕能源、芯片、基础设施、模型、应用,构建从芯片到系统到生态的完整闭环。黄仁勋说“AI工厂”是基础设施,本质上还是在卖他的 GPU 和集群方案。         摩尔线程作为追赶者,它的“AI工厂”说的是“如何在现有基础上把算力转化为智能的生产效率”——从芯片设计、集群搭建、软件优化到模型训练,一整套方法论。         摩尔线程提出“AI工厂”不是跟风,而是基于一个深层变化:AI 产业正在从“造模型”进入“造智能”的时代。

十 | 或者说,从对话框走向真实应用,从实验室走向社会化大生产。         这不是摩尔线程一家的事,是整个产业正在发生的变化。         摩尔线程的三大工厂,就是这个趋势下的具体落地:          模型训练工厂好比“炼钢厂”,产出智能的“粗坯”(大模型本身)。这个环节门槛很高,动辄数万块 GPU,非常烧钱。华为昇腾的典型代表,去年昇腾 384 超节点已累计商用 750 多套。沐曦、燧原也在做同样的事情。

十一 |          词元生产工厂好比“零件厂”,把“粗坯”加工成可计量的Token。这个环节拼的是成本和效率,谁能把每百万 Token 的成本打下来,谁就能掌握定价权。         三大运营商、阿里百度等云厂商都在疯狂建这类工厂。

十二 | 趋境科技已经能做到日均万亿级词元供应。         智能体生产工厂好比“组装厂”,把 Token 装进会干活的 AI 里。这是离用户最近的一环,也是创业公司最有机会的战场。         阶跃星辰做了智能体手机,百度做了“百度搭子”,形态各异,但本质都是把模型能力封装成可执行具体任务的智能体。         三座工厂串起来,就是一座“AI工厂”里一条完整的“智能生产线”。这不是 PPT,运营商已经在从卖流量转向卖 Token,华为 Atlas 950 的卖点也换成了“Token 产出效能”,整个行业都在往这个方向走。         而摩尔线程在全链条上都有布局,这在国产 GPU 厂商里是独一份。

十三 |          三大工厂,到底做出了什么?          概念讲清楚了,来看看摩尔线程在 WAIC 上拿出来的真东西。         先说一个背景:这届 WAIC 上,算力展区最大的变化不是谁发布了新芯片,而是超节点几乎成了标配。华为、沐曦、燧原、中兴、阿里、摩尔线程,每家都在展示自己的超节点方案。         这意味着,行业已经形成共识:单颗芯片性能再强也没用,集群能力才是真正的护城河。

十四 |          摩尔线程在展台上的核心展示,是围绕三大工厂的主线来组织的。         模型训练工厂:国芯训国模,不再是口号          这是摩尔线程最硬的一张牌。         他们展示了从零起步完整训练 MoE-236B 基础模型。236B 参数,大概什么量级?GPT-3 是 175B。也就是说,摩尔线程用自己的 GPU 完整训练了一个比 GPT-3 还大的模型,不是跑推理,是从头训练。在国产 GPU 里,能做到这个的并不多。

十五 |          更牛的是,北大 EvoPhys 团队用摩尔线程的 GPU,完成了全球首个5D世界模型的全栈原生训练,连续37天登顶WorldScore“世界生成”维度。

十六 | 所谓“世界模型”,就是让AI理解物理世界运行规律的模型,是自动驾驶、具身智能的核心底座。         用国产芯片训练出全球第一的世界模型。这句话放几年前,没人敢说。         支撑这一切的,摩尔线程的是夸娥万卡集群——10240 张 GPU、10EFLOPS 算力,Dense 模型利用率 60%,有效训练时长超 90%。         这些数字看起来平常,但懂行的人知道,万卡集群最难的不是把卡连起来,而是让它们持续稳定地跑下去不出错。         词元生产工厂:把 Token 的价格打下来          展台现场,摩尔线程展示了基于 MTT S5000 的高性能推理方案。         MTT S5000 的 FP8 算力是1000 TFLOPS,单卡推理吞吐能做到Decode 1000 tokens/s、Prefill 4000 tokens/s。         对 DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen 等主流大模型实现了“发布即适配”。可以说,模型一发布,当天就能跑。         更重要的是他们推出的“PD分离异构推理”方案。什么意思?大模型推理有两个阶段:Prefill(计算密集)和Decode(带宽密集)。

十七 | 摩尔线程的方案是把Prefill放在自己的GPU上,把Decode放在国际主流GPU上,混合部署,性价比大幅提升。         趋境科技在摩尔线程分论坛上透露:他们用摩尔线程的全功能 GPU 与国际主流 GPU 深度融合,已具备日均万亿级高品质词元的供应能力。         1 万亿 Token 是什么概念?粗略算一下,如果每个用户每天消耗 5000 个 Token,那就是 2000 万用户一天的用量。         智能体生产工厂:从数字到物理          这一块可能是普通用户最能感知到的。

十八 |          摩尔线程展出了自研数字智能体“小麦”,掌握 60 多项技能,支持 38 款 APP 的跨应用控制。         还有全栈具身智能仿真平台 MT Lambda,给机器人开发者提供从仿真训练到真机部署的全链条工具。现场也开放了家庭 AI 中枢 AICUBE 和 AI 算力本 AIBOOK 的体验。         写在最后          华为秀超节点、沐曦秀超节点、燧原秀超节点,摩尔线程秀三大工厂,清微智能秀可重构架构。

十九 | 每家都在展示自己的系统能力,而不是单颗芯片。

|          DeepSeek V4 发布当天同时适配华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯等八大国产算力平台,智谱 GLM-5.2 开 源首日就完成与八大平台的全适配。         这不是某一家公司的胜利,是整个国产算力产业链第一次集体亮相、协同作战。         所以老狐觉得,今年 WAIC 最大的信号,不是哪家 AI 公司发布了什么产品,而是国产算力从“有没有”进入了“能不能规模化落地”的新阶段。摩尔线程只是这个变化的一个切片。         撰稿:ZXS。

Current article:http://www.liangkuataosanxuanmiancen.sbs/list_9622/ojiqjv8.htm

Published on:17:14:37


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