现代 GPU 为满足人工智能海量算力需求，功耗急剧攀升，且处理器取电方式极不稳定。受 AI 训练与推理高度动态的负载特性影响，芯片功耗会出现突发性大幅跳变，运算每一步都会伴随电流剧烈起伏。这类负载瞬变会造成电流需求剧烈波动，电流变化率最高可达 2000 安 / 微秒。众多厂商正研发多相稳压方案，以适配 AI 加速器与 GPU 的超快负载变化、高峰值电流需求。其中核心关键器件便是智能功率级（DrMOS），它将功率 MOS 管与栅极驱动器集成单芯片，实现更高效率的电能转换，广泛应用于加速卡与服务器主板，为大动
当下各大厂商争相研发高性能 AI 大模型，很多从业者习惯观望等待主流模型定型后再做产品开发。但对产品设计师而言，不必一味观望，应主动利用现有技术，把 AI 模型能力落地为可用、可靠、具备实际价值的商业化产品。莱迪思半导体与英伟达的合作，标志着 AI 时代产品设计思路迎来转变。双方推出Sensor Bridge 参考设计，标准化了从传感器到 AI 推理的完整数据链路，大幅降低了开发近实时感知、分析与响应系统的门槛。采用模块化搭建方式，能有效加快研发进度，打造更智能、响应更快的终端产品。随着智能算力向数据产生
由前 DeepMind 研究员大卫・西尔弗数月前在英国创立的人工智能实验室 Ineffable Intelligence，已完成11 亿美元融资，公司估值达51 亿美元，正式入局新一代 AI 模型竞赛，目标打造性能超越现有大语言模型的全新 AI 体系。据其全新上线的官网介绍，Ineffable 立志打造一款“超级学习者”AI：依托强化学习技术，不靠人类现有数据，就能自主探索、习得知识与技能。强化学习的核心逻辑是让 AI 通过不断试错自我进化，而非单纯学习人类生成的文本与案例，这也正是西尔弗的专业深耕领域。
来源：Eric Frommelt不法分子正利用生成式人工智能发起网络攻击：借助 AI 深度伪造实施诈骗、利用 AI 编程工具开发恶意软件、依托聊天机器人开展钓鱼攻击，甚至通过智能 AI 代理入侵主流开源代码仓库。这类由 AI 驱动的网络威胁正在持续攀升。今年 4 月初，Anthropic 旗下负责评估模型安全风险的前沿红队公布：Claude Mythos 预览版已识别出数千个高危及严重等级的安全漏洞。即便该模型并未接受专门的漏洞挖掘训练，仍发现了所有主流操作系统及主流网页浏览器中存在的多处隐患。这一发现促
西门子与台积电正深化战略合作，在半导体全设计流程中推广人工智能自动化技术。此次合作在双方现有伙伴关系基础上升级，聚焦借助 AI 加速先进制程研发、提升芯片设计效率。此次合作释放出明确信号：全球顶尖电子设计自动化（EDA）厂商与晶圆代工厂正将人工智能深度融入芯片核心设计流程，这直接影响先进制程芯片的上市周期、良率水平与市场竞争力。AI 全面渗透 EDA 设计流程本次合作的核心依托西门子Fuse EDA AI 系统，该系统可实现复杂、多步骤半导体设计任务的自动化。双方将利用西门子 Calibre、Aprisa
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