三星SDS CI 三星SDS将最新的GPU投入国家AI研究，为国内研究人员提供了利用世界级计算环境的基础。 三星SDS于11日宣布，已被科学技术信息通信部和信息通信规划评估院（IITP）选定为“2026年人工智能（AI）研究用计算支持项目”的图形处理器（GPU）资源供应商，并于7月20日开始提供服务。 该项目旨在为国内学术界和研究机构的研究人员提供AI研究用GPU资源。 项目的核心是为无法自行建立大规模计算基础设施的研究主体提供计算资源，以支持超大规模AI模型和大规模语言模型（LLM）的研究。 该项目规模约为153亿韩元，服务将持续到2027年3月。此次供应商选定的招标评审主要围绕GPU供应计划及资源规模、研究环境水平、运营支持体系和安全能力等核心评估项目进行。公司表示，在多家供应商中，三星SDS被评选为第一名。 三星SDS不仅提供英伟达H100（霍普）GPU，还提供基于最新B300（黑威尔超）GPU集群的服务。B300是超越提案请求书（RFP）中霍普级以上要求规格的最新架构GPU，在大规模参数模型的学习和推理领域，相较于前一代产品提供了显著提升的性能和大容量内存。 由于国内研究领域对最新GPU的竞争，实际可用资源与全球基础设施水平之间的差距已成为亟待解决的课题。因此，三星SDS直接将最新GPU投入国家AI研究用GPU计算项目，为国内研究人员在世界一流的计算环境中开展研究奠定了基础。 三星SDS还提供将多个GPU整合为一个资源池的大规模集群配置和高速互连网络。 这为研究人员建立了一个能够灵活应对长期大型项目和短期实验项目的环境。此外，三星SDS不仅提供GPU，还预先配置CPU、内存、存储、网络及开发环境，从而减轻研究人员在基础设施建设上的负担，使其能够专注于研究工作。 此外，三星SDS于2021年首次通过自家云平台SCP推出基于英伟达B300 GPU的GPU即服务（GPUaaS），并在7月推出了专注于AI推理的国产神经网络处理器（NPU）——第二代NPU“雷尼盖德”（RNGD）基础的NPU即服务（NPUaaS）。 三星SDS云服务事业部部长（副总裁）李浩俊表示：“通过此次项目，我们将为国内研究人员提供稳定的服务，使其能够在世界一流的AI基础设施下取得创新成果，并将继续为国家AI研究基础设施的扩展和提升韩国AI竞争力贡献力量。” 同时，三星SDS自2021年推出基于英伟达A100和2023年H100的GPUaaS以来，积累了高性能AI基础设施运营能力，并参与了由科学技术信息通信部主办的高性能计算支持项目，为60多家AI中小企业、初创公司、研究机构和大学提供GPU资源。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

马克·扎克伯格 Meta 首席执行官 马克·扎克伯格，Meta首席执行官，警告称人工智能（AI）技术和权力集中在少数企业手中是危险的，并宣布将扩大“开放AI”的发展。Meta发布了一款可在个人电脑上运行的新AI模型，再次参与开放AI的竞争。 在10日（当地时间），扎克伯格通过一篇6500字的文章《未来是属于每一个人（The Future is for Everyone）》表示：“认为AI过于危险而必须极度集中权力以确保安全的想法本质上是有问题的。” 扎克伯格主张：“超人工智能不应被少数企业或机构垄断，而应让每个人都能使用和控制。”他指出，如果AI技术集中在少数企业手中，市场竞争和创新可能会受到抑制。 Meta当天还发布了拥有300亿个参数的“Muse Glimmer”。该AI模型采用开放外部权重的方式，设计为可以在普通PC或Mac上仅用一个图形处理器（GPU）运行。它能够在不连接互联网的情况下执行AI代理或编程等任务。 Meta计划不久后公开其最高级AI模型“Muse Spark 1.2”的权重。在“LLaMA 4”的性能未达预期后，Meta重新调整了AI组织，并将重点放在封闭模型的开发上，现在又回归开放战略。 扎克伯格表示：“我们将加强开放的同时，也会强化安全措施。”新的AI模型的安全标准和公开情况将由Meta董事会的独立董事进行审查。他还建议政府在模型开发的初期与企业合作，检查其在网络攻击或生物化学武器开发等方面被滥用的可能性。 Meta还决定设立一个规模为10亿美元（约合140亿元人民币）的“未来是属于每一个人”基金，以支持AI数据中心所在的社区。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK盾牌EQST参加DEF CON 34的成果 SK盾牌的白帽黑客团队EQST在全球最大的黑客与安全会议“DEF CON 34”上，参加的人工智能（AI）黑客大赛中获得全球第五名。该比赛利用AI代理解决安全问题，EQST作为国内唯一进入前五名的团队，证明了其安全能力。 SK盾牌于10日表示，EQST在美国拉斯维加斯举行的DEF CON 34 AI村举办的“夺旗赛（CTF）”中，从200多个参赛团队中脱颖而出，最终获得第五名。 DEF CON是全球黑客和安全研究者聚集的最大规模黑客与安全会议，每年在美国拉斯维加斯举行，涵盖安全专家的演讲、技术演示以及各领域的村（Village）黑客比赛等多种项目。今年，围绕AI、汽车、加密货币等主题设立了38个村，分享了网络安全各领域的最新技术和研究成果。 特别是在今年的DEF CON上，大规模语言模型（LLM）和AI代理等自我判断和行动的AI技术对网络安全环境的影响成为主要议题。在AI村中，集中介绍了利用AI技术的新攻击方式、安全漏洞以及应对这些问题的技术和研究案例。 EQST参加的AI CTF比赛是基于给定的AI模型进行渗透测试，构建AI代理并利用其解决安全问题。与传统的由人直接执行攻击过程的CTF不同，AI代理分析问题并选择攻击方法尝试获取旗帜（Flag）。 参赛团队基于AI模型制作代理的结构和提示，设计问题解决过程和攻击策略。EQST通过优化AI模型、调整代理的行为方式，并分析问题的得分和难度，决定攻克顺序，应用了多种策略。 特别是在设计AI代理自主探索漏洞和执行攻击的过程中，综合运用了对AI模型的理解、渗透测试经验和安全问题分析能力。最终，EQST在200多个参赛团队中获得第五名，确认了其利用AI技术进行攻击和解决安全问题的能力。 SK盾牌EQST事业集团的金泰亨表示：“在全球200多个团队参加的AI CTF中，能够成为国内唯一进入前五名的团队，展示了EQST在AI安全技术和实际问题解决能力方面的成就。未来，我们将继续扩大AI漏洞和红队研究，以便能够主动应对利用AI技术的新攻击和安全威胁，并持续增强全球水平的AI安全竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着人工智能（AI）迅速渗透到工业领域，针对AI半导体设计专业人才的教育基础也在不断扩大。 加州大学计划于明年3月开设AI半导体设计专业研究生院，开展专注于半导体设计实务的硕士课程。 根据加州大学的消息，首批新生将招收30名，2027学年度硕士课程的招生将于10月19日至11月2日进行。 此次研究生院的设立是为了应对AI产业的最新趋势，即从以大规模AI模型训练为中心，扩展到将AI应用于实际设备和服务的“物理AI”和推理技术。 随着机器人、自动驾驶、智能家电、智能工厂等领域对AI的需求增加，能够在有限的电力和计算资源下驱动AI的低功耗、高效率半导体设计能力的重要性也日益凸显。 加州大学将根据这一产业变化，提供更接近实际半导体开发过程的教育课程，而不仅仅是理论教育。 学生将从设计阶段开始，经过验证、物理实现、Tape-out等全过程，以项目的方式进行半导体开发。 学生将通过毕业项目的审查获得学位，而不是撰写论文，同时课程中也将包括专利申请，以确保能够转化为实际技术成果。 教育将分为6个季度，每个季度学习2门课程，2年内集中学习共12门课程。 主要课程包括△计算机结构设计 △人工智能算法 △AI加速器设计等，同时还将开展与企业共同进行的“产学R&D项目Ⅰ·Ⅱ”。 在地区方面，围绕板桥，AI企业和技术人才聚集的产业基础正在不断加强。 在这样的地区产业环境下，AI半导体设计专业研究生院的成立有望成为连接大学教育功能与地区无厂半导体·AI产业生态系统的人才培养中心。 加州大学还将建立所需的半导体设计基础设施。 将利用半导体学院、AI馆、愿景塔等设施，并基于EDA三大工具全套包和可进行同步设计的HPC基础设施、专用设计实习室等，开展团队型的产学项目。 在产业界积累了半导体设计经验的教授团队也将参与教育，以提升学生在实际产业中所需的设计能力。 首批新生将获得全额学费减免的奖学金。 此外，针对学生的研究·项目成果，如海外学术期刊发表或国际比赛获奖，将设立激励奖学金，以及与产学合作企业相关的奖学金。 加州大学在今年3月举办了“CES 2026无厂半导体峰会”，并扩大了与国内AI专业无厂半导体企业的合作基础。 因此，借此次研究生院的开设，计划进一步扩大与企业的共同研究和现场型人才的培养。 2027学年度硕士课程新生的招生将分为三次进行。 第一次报名时间为10月19日至11月2日，第二次为12月17日至28日下午3时，第三次为2027年1月21日至25日下午3时。 加州大学AI半导体设计专业研究生院的开设引起了学生和地区社会的广泛关注。 在AI和半导体成为未来产业核心领域的背景下，地区大学提供必要的专业教育机会的扩展得到了积极评价。 尤其是，能够体验从设计到验证、物理实现、Tape-out的实际半导体开发过程，吸引了相关专业学生的高度关注。 准备就业的学生也表示，这将成为他们在研究生阶段获取企业所需实务能力的途径。 地区社会对这次研究生院的设立寄予厚望，认为这将超越加州大学的教育功能，成为连接成南·板桥地区形成的AI·半导体产业生态系统与地区大学的桥梁。 如果围绕板桥的AI·无厂半导体企业的集聚特性与大学的半导体教育·研究基础设施结合，将能够在地区内培养企业所需的专业人才，并扩大产学合作的基础。 加州大学也计划开展与企业共同研究的产学R&D项目，并利用半导体设计所需的EDA设备和HPC基础设施，强化现场型教育。 同时，首任研究生院院长金勇锡教授表示：“我们的目标是培养能够立即在半导体产业中应用的AI半导体设计专家，确保培养出符合产业界要求的实务能力人才。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。