近日,国际数据公司(IDC)发布《中国以太网交换机市场季度跟踪报告(2023Q1)》,数据显示,紫光股份旗下新华三集团在2023年第一季度以34.5%的份额位居中国以太网交换机市场第一,同时分别以35.7%、37.9%的份额位居中国企业网交换机市场和园区交换机市场第一,强势领跑中国网络市场。
AIGC技术的爆发将激发全行业的创新变革,网络作为数字化基础设施的重要组成部分,正在向高速泛在、智能敏捷、绿色低碳等方向演进。新华三集团以“应用驱动网络”为核心理念,深刻洞察未来联接技术的发展趋势,通过超前布局新一代网络技术,推进交换机产品不断创新,实现了园区、数据中心、工业的全场景覆盖。本次三冠加冕,足以证明市场对于新华三产品与技术实力的高度认可。
在数据中心:助力极致算力释放
当下,AIGC应用版图不断扩大,算力需求加速释放,数据中心是智算能力的主要载体,也是应用创新的技术高地,GPU之间的参数交互、数据交互都需要高性能、低时延网络设备作为支撑和基础。为此,新华三集团于近日推出新一代数据中心交换机新品S9827系列,作为基于CPO硅光技术打造的首款800G产品,单芯片带宽高达51.2T,支持64个800G端口,吞吐量较400G产品提升8倍,并融合液冷散热设计、智能无损等先进技术,实现智算网络的超宽、低时延和绿色节能。
在智原生、内嵌AI的技术底座之上,新华三集团也推出了新一代智算AI核心交换机S12500G-EF,其支持400G带宽,并可平滑升级800G,同时利用AI承载独创的无损算法,为用户提供超宽、无损的网络新体验。在降低能耗方面,S12500G-EF通过AI实现动态降噪、智能能耗调控,可节约能耗40%,降低数据中心运营成本61%,有效助力新型绿色数据中心建设。
在园区:推动园区网络光速进化
不止在数据中心,云化超宽的需求在园区场景中同样存在。面对智慧园区业务不断发展、应用场景日益多元,新华三集团推出“全光网络3.0解决方案”,实现了场景适应能力、业务保障能力及统一运维能力的升级,可为不同园区量身定制光网络。为满足园区网络的灵活扩展需求,新华三同步推出积木式全光交换机,只需通过简单搭积木式的设备拼接,即可实现一机双网或一机三网,满足内网、外网、设备网按需扩展。此外,全光3.0方案搭配H3C S7500X多业务融合高端交换机,一框融合OLT插卡、以太交换、安全插卡、无线AC插卡,可实现PON、以太全光和传统以太网的统一部署,帮助园区用户节省投资。
在工业:实现OICT跨界融合
在工业领域,工业交换机是支撑工业系统运转的“神经”网络,面对工业设备品类众多、工业协议各异的情况,新华三集团于今年4月推出了工业交换机系列新品,全面融合TSN、SDN技术,并在自研网络操作系统Comware中首次集成工业协议栈,率先打破了横亘在IT、CT、OT之间的坚冰。新品具备超大带宽、灵活组网、智能运维、业务快速开通等特性,可灵活应用于矿山、交通、电力等工业场景,在保障工业网络高速传输的同时,兼顾稳定性和可靠性,为工业互联提供更高效、更开放的网络支持。与此同时,新华三推出了“增强以太环网”板卡,可支持高达200G的环网带宽和亚毫秒级切换性能,满足各类智慧园区应用及最严苛的工业制造、轨道交通等网络需求。在部署上,产品可通过“即插即用”零配置模式快速开局,一块板卡即可支持增强以太环网功能,节省人工和软件成本。
AI时代呼啸而来,网络基础设施建设迎来前所未有的机遇和挑战。面对变局与新局,新华三集团将以积极主动的姿态躬身入局,秉持“精耕务实,为时代赋智慧”的理念,持续引领网络技术的迭代和应用,为百行百业客户提供极简交付、智能运维、极致体验的智慧网络。
好文章,需要你的鼓励
由贝索斯共同领导的普罗米修斯项目已收购AI初创公司General Agents。该公司开发了名为Ace的AI智能体,可自主执行视频编辑、数据复制等计算机任务。General Agents基于视频语言行为架构开发模型,这与普罗米修斯项目专注制造业AI系统的目标高度契合。收购完成后,普罗米修斯团队已超过100人,预计将推进工业机器人领域的AI应用发展。
斯科尔科技学院联合俄罗斯多家研究机构开发出革命性的多语言AI虚假信息检测技术。该研究构建了覆盖14种语言的大型数据集PsiloQA,通过"诱导AI说谎"的创新方法自动生成训练样本,成本仅为传统人工标注的数十分之一。实验证明多语言训练的检测模型性能显著优于单语言模型,为全球AI可信度监督提供了实用解决方案。
Kagi公司发布Orion浏览器1.0版本,这是一款专为苹果平台设计的全新浏览器。该浏览器主打极速浏览体验和用户隐私保护,完全免费使用并附赠200次Kagi搜索。Orion还提供月费5美元的付费订阅服务,解锁更多高级功能。未来计划包括更深度的自定义选项和性能优化。
NVIDIA研究团队发现,训练机器人最有效的方法竟然是最简单的:直接用普通文字告诉机器人该做什么,而不需要复杂的编码系统。他们开发的VLA-0系统在标准测试中超越了所有复杂方法,平均成功率达94.7%,在真实机器人测试中也比预训练系统高出12.5个百分点。这项发现挑战了"越复杂越好"的传统观念,可能加速智能家用机器人的普及。