今日解读！RTX 50系列核心规格曝光：两款型号缩水，引发性能担忧

RTX 50系列核心规格曝光：两款型号缩水，引发性能担忧

据最新消息，NVIDIA即将发布的RTX 50系列显卡核心规格已经曝光，其中包括旗舰级AD102、次旗舰级AD103、中端级AD104、AD106和入门级AD107。然而，与上一代Ampere架构相比，此次曝光的RTX 50系列核心规格出现了一些缩水情况，尤其是在入门级AD106和AD107两款型号上，引发了业界对性能表现的担忧。

旗舰级AD102核心

旗舰级AD102核心拥有182组SM单元，相比上一代的GA102增加了14组，晶体管数量预计超过700亿。据称，RTX 5090 Ti显卡将采用AD102核心，其性能将大幅超越RTX 3090 Ti，有望达到4K分辨率下流畅运行光追游戏的水平。

次旗舰级AD103核心

次旗舰级AD103核心拥有112组SM单元，相比上一代的GA103增加了12组。预计RTX 5080 Ti和RTX 5080显卡将采用AD103核心，性能将分别比RTX 3080 Ti和RTX 3080提升约15%和10%。

中端级AD104和AD106核心

中端级AD104核心拥有76组SM单元，相比上一代的GA104增加了8组。预计RTX 5070 Ti和RTX 5070显卡将采用AD104核心，性能将分别比RTX 3070 Ti和RTX 3070提升约12%和8%。

入门级AD107核心

入门级AD107核心拥有40组SM单元，相比上一代的GA106减少了8组。这是此次曝光的RTX 50系列核心规格中唯一出现缩水的情况。预计RTX 5060 Ti和RTX 5060显卡将采用AD107核心，性能将分别与RTX 3060 Ti和RTX 3060持平。

缩水引发性能担忧

入门级AD107核心的缩水，引发了业界对RTX 50系列入门级显卡性能表现的担忧。有分析人士认为，RTX 5060 Ti和RTX 5060的性能可能无法满足未来主流游戏的需求，尤其是在开启光追效果的情况下。

价格和上市时间

目前，NVIDIA尚未公布RTX 50系列显卡的价格和上市时间。预计RTX 50系列显卡将于2024年下半年陆续上市。

总体而言，RTX 50系列显卡在性能方面带来了明显的提升，但入门级型号的缩水也带来了一些隐忧。具体性能表现如何，还有待进一步的测试和验证。

苹果谨慎拥抱生成式人工智能：力求突破技术瓶颈，打造安全可靠的应用场景

北京，2024年6月18日 - 在本周的全球开发者大会上，苹果公司展示了其备受期待的生成式人工智能（Generative AI）愿景，旨在将这项强大的技术应用于旗下产品和服务，为用户带来更加智能化的体验。然而，苹果也展现出审慎的态度，强调将把安全性和可靠性放在首位，避免落入生成式人工智能发展过程中常见的陷阱。

生成式人工智能拥有巨大的潜力，能够通过机器学习来自动生成文本、图像、音频和视频等内容。然而，这项技术也存在着一些潜在风险，例如生成虚假信息、制造深度伪造、或产生有偏见的输出等。

苹果公司显然意识到了这些风险。在大会上，苹果负责软件工程的高级副总裁Craig Federighi表示：“对于我们将生成式人工智能应用于哪些领域，我们非常非常谨慎。我们不会让这位少年去开飞机。”

为了确保安全性和可靠性，苹果采取了一系列措施。首先，该公司只会在特定情况下使用生成式人工智能，例如改写和总结电子邮件、管理日历以及与Siri进行更自然的对话。其次，苹果将对生成式人工智能模型进行严格的训练和测试，以确保其输出的准确性和可靠性。此外，该公司还将建立健全的伦理规范，避免生成式人工智能被滥用。

尽管苹果采取了谨慎的措施，但一些专家仍然对该公司在生成式人工智能领域的发展前景表示担忧。他们认为，苹果过于保守可能会错失发展良机，并落后于竞争对手。

例如，科技分析师Ming-Chi Kuo预测，苹果最早要到2025年才会推出搭载生成式人工智能芯片的设备。而与此同时，其他科技公司已经开始在该领域积极布局。例如，谷歌已经在其搜索引擎和Pixel手机中使用了生成式人工智能技术。

尽管存在争议，但苹果在生成式人工智能领域的谨慎态度值得肯定。这项技术拥有巨大的潜力，但也存在着不可忽视的风险。只有在确保安全性和可靠性的前提下，生成式人工智能才能真正发挥其价值，造福人类社会。

以下是文章的一些补充信息：

• 苹果公司已经在生成式人工智能领域进行了多年的研发投入。据估计，该公司拥有数百名从事该领域研究的工程师和科学家。
• 苹果公司已经在其一些产品中使用了生成式人工智能技术。例如，Siri可以根据用户的语音指令生成文本或翻译语言。
• 苹果公司未来计划将生成式人工智能应用于更多领域，例如照片编辑、视频创作和游戏开发等。

以下是文章的另一个潜在标题：

• 苹果试水生成式人工智能：谨慎前行，探索未来