9月18日，以“智汇芯力 共筑未来”为主题的此芯科技2026客户大会在深圳圆满完成。来自产业链的客户、生态合作伙伴及投资人等齐聚现场，共话智能体时代的产业协同与共赢。此芯科技集中展示了在Agentic Compute领域的最新产品、行业方案、生态成果与服务体系，正式发布专为边缘推理与Agentic AI打造的AGXcelerator——AGX X2平台，联合生态伙伴发布多款基于此芯SoC的终端产品与行业方案，全面展现智能体时代算力底座的生态协同与规模化应用。 此芯科技创始人、CEO 孙文剑当前，
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此芯科技
AgenticCompute
边缘推理
AgenticAI
AGXX2平台
以存代算，近期最风靡的词汇之一。它的核心，就是KV Cache（键值缓存）。如果把大模型每次推理比作答题，KV Cache就像它的“即时记忆草稿本”。遇到多轮对话，模型直接翻看存好的草稿即可继续推演，既省下了算力，又缩短了答题时间。但随着Agentic AI与长上下文模型的爆发，问题来了：智能体需要频繁回放百万级token的对话历史，这个“草稿本”越来越厚，转眼就占满了昂贵稀缺的GPU显存。显存放不下怎么办？系统只能把暂时用不到的记忆清出去。等智能体或用户再次提问时，模型又不得不把历史KV Cache从头
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英特尔
AgenticAI
长上下文模型
token
至强处理器
KVCache
Agentic AI 正在生成比以往更多的模型、代码、需求以及测试工件，但更多的产出并不意味着更快的系统级开发进展。这种脱节源于系统连续性的中断：每次工具之间的交接都会丢失可执行的系统状态，迫使工程师在继续工作之前，从静态工件中重新构建该状态。Agent 会增加交接的频率，使得状态重建成为推进开发过程中主要的挑战和成本。随着产出的规模不断扩大，实现一致系统表示所需的工作量也随之增加。Model-Based Design（基于模型设计）使工程师能够维护一个可执行的系统模型，从而保持系统状态的完整性，并减少状
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AgenticAI
基于模型设计
MBD
系统级开发
AI 开发工具
2026年DAC（设计自动化大会）上最重要的AI故事，或许不是又一款加速器、又一个大模型，或是又一轮数据中心建设，而是AI 智能体正真正深入到芯片设计的工程工作流内部。在今年长滩举办的设计自动化大会上，EDA三大巨头传递的信息不容忽视：AI正从辅助工程师转向编排设计流程的各个部分。NVIDIA将其DAC参展主题定位为AI超算与EDA的深度融合。Cadence、西门子和Synopsys都将智能体AI（Agentic AI）纳入了芯片设计、验证、先进封装、PCB设计和系统级工程的语境中。这一转变意义重大，因为
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EDA
AI
智能体
DAC2026
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西门子
NVIDIA
芯片设计
AgenticAI
在大模型驱动万卡集群加速规模落地，Agentic AI走入工作与生活的当下，世界已进入Token经济时代。数据中心的机房环境直接决定“Token工厂”能否稳定运行，进而决定Token的生产效率。面对传统机房监测技术在布线、覆盖与电池续航上的痛点，基于Semtech LoRa技术的全无线、长续航、强穿透环境监控方案，为算力资产的感知层提供了可靠路径，厦门四信基于LoRa技术开发了完整的机房的环境监测方案已得到了广泛的应用。LoRa是目前物联网（IoT）领域事实主流无线技术平台，作为一套专为“低功耗、远距离和
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AgenticAI
Token
LoRa
Semtech
算力
数据中心
全球边缘计算与边缘AI平台厂商研华科技1日宣布深化与 NVIDIA 的合作，正式推出 AI 原生工厂架构（AI-Native Factory Architecture）迎向 Agentic AI 与 Physical AI 时代的来临。 AI 原生工厂架构结合 NVIDIA NemoClaw、NVIDIA Factory Operations Blueprint、NVIDIA RTX PRO、NVIDIA Jetson Thor，以及研华 WISE-Edge Developer Architecture（
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研华
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