英伟达CEO黄仁勋在巴黎VivaTech科技展期间接受采访时，对华为创始人任正非此前接受人民日报专访的讲话表达了他的观点。此前，任正非在采访中坦承华为单芯片技术仍落后美国一代，美国是夸大了华为的成绩，华为还没有这么厉害。但强调可通过数学方法、非摩尔定律途径以及集群计算来达到实用效果，满足当前需求。对此，黄仁勋解读道，任正非的言下之意是中国的技术对于满足本土市场已经足够。黄仁勋如何理解任正非最新采访“某种程度上，任正非说的是，如果美国不想参与中国（的市场），那就算了，华为可以覆盖中国需求，也可以覆盖其他市场
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黄仁勋 任正非 华为 英伟达 AI
今年的WWDC 2025看完了，相信有不少观众看完之后的反应都是：“啊？就这？”去年开始画的Apple Intelligent大饼，一直到今年WWDC大饼还是没彻底烙好。甚至，更有Apple 员工爆料称，去年WWDC上演示的Apple Intelligent功能，只有全新的Siri唤醒动画特效是真正做出来的，其他大部分效果更是连文件夹都没有新建完成。全世界都看到Apple的AI做不好了，但没人知道到底发生了什么。 知名Apple分析师 Mark Gurman 在外媒发出一篇长文，题为
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Apple AI Siri
在当今数字化时代，人工智能（AI）技术的飞速发展正在重塑各个领域的基础设施，其中包括支撑AI运行的网络架构。传统的数据中心网络架构以交换机为核心，构建了层级化的数据传输路径。然而，随着AI大模型训练规模的爆炸性增长，这种传统架构正面临前所未有的挑战。大模型训练带来了超密集的GPU/GPU通信需求。以目前主流的大语言模型为例，训练过程中需要在数千甚至上万张GPU之间频繁交换海量数据。这些GPU之间的通信不再是传统意义上的“服务器间通信”，而更像是“芯片间通信”。在这种情况下，数据中心已不再是简单的“服务器的
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AI 网络 架构 交换机
人工智能（AI）在边缘计算领域正经历着突飞猛进的高速发展，根据IDC的最新数据，全球边缘计算支出将从2024年的2280亿美元快速增长到2028年的3780亿美元*。这种需求的增长速度，以及在智能制造、智慧城市等数十个行业中越来越多的应用场景中出现的渗透率快速提升，也为执行计算任务的硬件设计以及面对多样化场景的模型迭代的速度带来了挑战。AI不仅是一项技术突破，它更是软件编写、理解和执行方式的一次永久性变革。传统的软件开发基于确定性逻辑和大多是顺序执行的流程，而如今这一范式正在让位于概率模型、训练行为以及数
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并行计算 GPU GPU IP
美国芯片制造商英伟达（NVIDIA）的首席科学家（CSO）比尔·戴利（Bill Dally）指出，美国对中国实施的人工智能（AI）技术相关的出口限制措施，反倒让中国获得很大的发展空间。他透露，美国禁止向中国出口包括英伟达H20在内的高性能计算芯片后，原本为英伟达编写程序的大量中国高端AI研究人才，如今大多在为华为工作。Dally他强调，虽然目前美国在AI硬件领域仍占有技术优势，但中国正通过人才储备和国家战略支持快速缩小差距。他直言：“如果不是美国的管制措施，华为不可能这么快崛起。”英伟达首席科学家Bill
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英伟达 AI
端侧AI里程碑：面壁大模型+英特尔酷睿Ultra首日协同优化效率提升220%；面壁智能端侧大模型首日上线，英特尔工程师联合优化实现2.2倍推理效率跃升；AI PC时代加速：面壁智能端侧大模型适配酷睿Ultra，效率提升220%；推理速率提升2.2倍！面壁推出MiniCPM 4.0系列LLM模型，英特尔助力带来端侧性能体验；英特尔锐炫B60联合面壁MiniCPM 4.0，端侧首次支持高达128K上下文窗口
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AI PC 推理优化 面壁 英特尔
小米创始人雷军在小米投资者大会上表示，汽车业务亏损正在逐步收窄，预计将在今年第三到第四季度实现盈利。根据小米发布的一季报显示，今年第一季度，智能电动汽车及AI等创新业务分部的营收为186亿元，亏损5亿元。其中，智能电动汽车业务收入为181亿元，占智能电动汽车及AI等创新业务总营收的比例超97%，该项业务的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，经营亏损5亿元。在旗下第二款电动车YU7的智驾研发投入上，小米的总预算为35亿元，雷军称该投入在行业内处于领先水平。最新推出的小
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小米 智能电动汽车 AI YU7 辅助驾驶
美国贸易代表办公室（USTR）宣布，将原定针对中国征收25%的301条款关税另暂停三个月，这些关税涵盖含有芯片和半导体的零部件，比如GPU、主板和太阳能电池板。这些零部件的进口税原定于2025年6月1日生效，此前拜登政府已将豁免期延长了一年。然而，美国贸易代表办公室（USTR）近日发布声明，将截止日期进一步延长至2025年8月31日。这意味着多年来潜伏在GPU和主板背后的价格上涨再次被推迟三个月。USTR在声明中表示：“2023年12月29日，USTR邀请公众就是否延长352项先前恢复的豁免和77项与新冠
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在技术驱动型产业中，半导体行业始终走在全球科技变革的最前沿。2024年，台积电（TSMC）正式启动2nm制程（N2）试产，每片晶圆的代工报价高达3万美元，再次引发行业广泛关注。最新数据显示，得益于存储芯片领域的技术优化，台积电2nm制程自去年7月在新竹宝山晶圆厂风险试产以来，良率从去年底的60%快速攀升至当前的90%（256Mb SRAM）。从3nm节点的初期投产经验看，良率爬坡是一大挑战。但凭借3nm节点200万片晶圆的量产经验，将2nm工艺开发周期压缩至18个月，良率仅用9个月便从30%提升至60%，
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为无线应用进行设计并非易事。频率越高，信号的行为就越奇怪 - 您需要一位经验丰富的工程师来控制芯片的开发。或者您使用 AI！普林斯顿是人工智能驱动的射频集成电路设计支持（AIDRFIC）的三个研发快速启动项目之一。Keysight Technologies 和德克萨斯大学奥斯汀分校 （University of Texas at Austin） 获得了其他项目。获得能够跟上对无线应用日益增长的需求的熟练工程师是很困难的。该项目将使用 AI 的 LLM 和 ML 功能来设计芯片。“几十年来，导致技术突破的基
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AI 无线芯片设计
Naveen Verma 在普林斯顿大学的实验室就像一个博物馆，展示了工程师们试图通过使用模拟现象而不是数字计算来提高 AI 超高效的所有方法。一个工作台上是有史以来最节能的基于磁记忆的神经网络计算机。在另一个位置，您会发现一个基于电阻存储器的芯片，它可以计算迄今为止任何模拟 AI 系统中最大的数字矩阵。Verma 表示，两者都没有商业前景。不那么仁慈的是，他实验室的这一部分是一个墓地。多年来，Analog AI 一直吸引着芯片架构师的想象力。它结合了两个关键概念，这两个概念
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Chalmers 研究人员深入研究了学习语言需要什么 - 人类和 AI 的经验教训AI 代理之间的交流游戏学习了如何学习新语言以及如何理解人类如何学习语言。两个代理必须相互讨论发送和接收的颜色。在发送端，他的颜色由一个品种表示，接收代理的任务是找到属于该品种的相应颜色。Chalmers 研究人员的结论是：自主学习语言的 AI 系统会开发出一种结构与人类语言相同的语言。正如我们人类向前几代人学习一样，AI 模型在利用年长亲属的知识时会变得更好。查尔姆斯理工大学和瑞典哥德堡大学的一项研究证明了这一点，该研究探
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AI 学习语言
英国和荷兰的一个项目正在使用大型语言模型（LLMs）来创建硬件设计，该项目称之为对话式原型设计。虽然 LLMs 被广泛用于开发代码，但该项目正在探索它们如何用于硬件架构甚至 PCB 板布局。然而，开发硬件可能更复杂，特别是当使用传感器和执行器等设备时。对于小规模或大规模生产进行迭代可能需要相当多的时间和资源。该项目旨在使用大型语言模型（LLMs）进行“对话式原型设计”，这将允许开发人员和最终用户与 AI 系统进行对话，以开发原型功能，并结合传感和驱动。该项目由诺丁汉特伦特大学设计与创新教授拉斯·埃里克·霍
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查尔姆斯大学的研究人员深入探究了学习语言所需的条件——为人类和 AI 提供了启示两个 AI 代理之间的通信游戏学习如何学习新语言以及如何理解人类学习语言的方式。在发送方，颜色由一个符号表示，接收代理的任务是找到属于该符号的对应颜色。查尔姆斯大学的研究人员的结论：一个自主学习语言的 AI 系统会发展出与人类语言结构相同的方式的语言。就像我们人类从前辈那里学习一样，当 AI 模型利用前辈的知识时，它们会变得更好。这由瑞典查尔姆斯大学和哥德堡大学进行的一项研究所示，该研究探索了人类语言背后的机制，并为未来 AI
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AI 智能计算，
2025研华嵌入式设计论坛上海站圆满落幕：聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技术创新与生态融合。2025年5月29日，研华科技在上海漕河泾万丽酒店成功举办了以“Edge Computing & Edge AI—技术创新，聚势生态”为主题的嵌入式设计论坛。本次论坛汇聚了众多行业专家及企业代表，共同探讨Edge Computing与Edge AI领域的最新技术进展、创新应用及生态构建。一、引领前沿技术，洞见未来趋势论坛在研华科技嵌入式物联网事业群（中国）总经理许杰弘先生
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