在AWS re:Invent 2025上,亚马逊网络服务推出了Trainium3,其最新的AI训练芯片,基于3纳米工艺制造。这一代产品在性能和内存方面比其前代产品提高了4倍,可扩展至支持数千个互连的UltraServer上的多达100万个芯片。重要的是,Trainium3的能效也提高了40%,符合AWS降低自身和客户成本的重点。 早期采用者,如Anthropic和Karakuri,已经在使用Trainium3时看到了推理成本的降低。展望未来,AWS预告了正在开发的Trainium4。Trainium4的一个关键特性将是与英伟达的NVLink Fusion技术的兼容性,从而可以与英伟达GPU无缝集成,并可能吸引更多基于CUDA平台构建的AI应用程序。虽然发布时间表尚未确定,但预计将在明年的会议上公布更多细节。
最新研究显示一个令人担忧的趋势:越来越多的公司采用人工智能,却减少了对初级员工的招聘(下降13%),与此同时,相关领域22-25岁人群的失业率也在上升。这尚未反映在大学就业统计数据中,但学生和大学教职员工都表示感受到了影响——难以找到第一份工作,以及日益增长的沮丧感。
一个关键问题是传统导师制的衰落。公司现在更注重个人贡献者角色,而非管理岗位,导致更少的资深工程师积极培养初级人才。同时,人工智能正在自动化入门级任务,实际上取消了职业生涯阶梯上的“学徒期”。
解决方案? 专注于人工智能*无法*复制的技能:人际智能——影响、协作和建立真诚的专业联系的能力。人脉拓展至关重要,但学生需要练习建立*有意义*的关系,而不仅仅是收集联系方式。大学应该优先培养这些技能,资深工程师应该拥抱导师制。最终,积极主动的职业规划以及对独特人类技能的关注,对于应对这个不断变化的环境至关重要。