物理AI，正在成为英特尔发力AI的重点。近日，英特尔宣布任命Alex Katouzian领导新成立的客户端计算与物理AI事业部，直接向公司首席执行官陈立武汇报。此前，在2026年第一季度财报电话会议上，陈立武也表示，“物理AI是一个巨大的市场……对我们来说是一个机遇”，同时他也强调，“物理AI能从CPU中获益良多，因为CPU在性能功耗比上具有独特的优势”。所谓物理AI，指的是AI与物理系统的结合，让物理载体能够自主地与现实世界互动并进行回应。虽然已经成为业界的“当红炸子鸡”，但毋庸讳言，要想实现大规模商业
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英特尔 AI
为深度聚焦新一代高端FPGA与PSoC、人工智能和新一代存储技术三大核心方向，拟成立集成电路工程技术融合创新中心。5月12日，复旦微电发布公告称，为深度聚焦新一代高端FPGA与PSoC、人工智能和新一代存储技术三大核心方向，公司拟与复旦大学、国盛投资签署三方协议，共建“复旦大学集成电路工程技术融合创新中心”一期项目，实现在技术创新、人才培养和成果转化等方面的合作共赢。此次合作期限为协议生效后60个月（5年），复旦微电将向技术中心提供不超过10亿元合作经费，涵盖项目启动费、研发经费等，资金纳入公司年度研发预
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复旦微电 FPGA PSoC AI
更高的高带宽内存（HBM）堆叠与更密的硅通孔（TSV）节距正在影响 AI 模块良率。解决方案是将测试在制造流程中进一步左移(更前端工艺)，但这种迁移也伴随着成本上升。HBM 是 AI 系统的核心组件，随着需要处理与存储的数据量持续增长，AI 系统对内存的需求近乎无限。过去十年，HBM 堆叠的裸片从 2 层增至 12 层，很快将达到 16 层。与此同时，AI 数据中心内多裸片封装中的 HBM 堆叠数量也从 4 组增至 8 组。如今，HBM 裸片成本已接近 AI 芯片总成本的一半。因此在最终测试中发现内存堆叠
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HBM 测试 AI 芯片良率
大多数企业仍在使用AI 时代之前设计的旧无线网络， successive Wi-Fi 世代才刚刚开始弥补这一差距。企业 Wi-Fi 跟不上 AI 时代思科上月发布的《企业无线现状报告》揭示：企业雄心勃勃的 AI 计划，与老旧 Wi-Fi 基础设施之间存在巨大鸿沟。目前28%企业已在运行 AI 工作负载，预计到 2027 年将超过75%针对无线网络的AI 驱动网络攻击正在增加最主流标准仍是Wi-Fi 5（802.11ac），占比43%只有不到20%企业升级到 2020 年后发布的新 Wi-Fi 标准Wi-F
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AI Wi-Fi
两名知情人士于周日向路透社透露，随着人工智能芯片厂商 Cerebras Systems 的股票需求持续攀升，公司最早将于周一上调首次公开募股（IPO）的发行价与发行规模。拟将IPO 发行价区间从原先的115–125 美元 / 股上调至150–160 美元 / 股。拟将发行股份数从2800 万股增至3000 万股。按新价格区间上限计算，融资规模约48 亿美元，高于原计划的35 亿美元；最终定价前数字仍可能调整。此次上调源于 AI 普及浪潮推动高性能芯片需求激增，半导体成为科技供应链关键瓶颈。Cerebras
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AI Cerebras IPO
尽管AI在诸多领域实现了爆发式增长，但受半导体行业复杂特性的影响，其在该领域的发展更为循序渐进。不过，2026年将成为关键的一年，因为AI驱动的工作流程将从概念阶段走向部署阶段。这不仅会带来技术层面的挑战与机遇，也将凸显出智能设计自动化下一发展阶段不可或缺的人才需求。基于这一背景，本文梳理了本年度值得关注的几大行业趋势：提示词工程师兴起2026年，提示词工程师这一职业将迎来快速发展。这类从业者将通过自然语言与电子设计自动化（EDA）工具进行交互，而非依赖传统的图形用户界面（GUI）工作流程。未来，行业将转
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AI 工程软件 是德科技 202604
DeepSeek正进行首轮融资，金额高达500亿元人民币，其中创始人梁文锋个人或出资200亿。若顺利完成将刷新中国AI公司融资纪录，其估值也将飙升至515亿美元，重塑全球大模型产业格局。更值得关注的是，DeepSeek V4.1或于6月登场，主打MCP协议适配与多模态能力。而大洋彼岸OpenAI发布GPT-5.5系列的同时，Anthropic年化收入已突破440亿美元。在多模态理解、长程智能体、商业营收等维度上，DeepSeek与顶尖对手仍存在差距。这笔融资将如何缩短追赶距离，又将把中国AI引向何方？商业
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AI DeepSeek OpenAI Anthropic 大语言模型
新闻重点Arm Performix 是一款面向现代代理式开发工作流程的免费性能分析工具套件，作为同类产品中的首创之作，为开发者与 AI 智能体开辟了全新的性能工具品类。凭借清晰、深入的性能分析，开发者与 AI 智能体均可使用 Arm Performix 来理解、分析并优化基于 Arm 云平台运行的应用程序。Arm Performix 已获得微软、MongoDB、Redis 及 SAP 等生态伙伴的支持。 依托 Arm Neoverse 平台芯片的强劲发展势头，包括近期发布的 Arm® AGI C
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Arm Performix AI 可扩展性能
人工智能正以远超监管规则的速度渗透整个半导体生态，IP 盗窃、安全漏洞风险急剧上升，且缺乏有效防范手段。从嵌入 EDA 流程的基础模型，到影响设计、验证与物理实现的智能体系统，AI 正在重塑芯片开发方式与风险引入路径。尽管业界普遍认同 AI 治理的必要性，但现有举措碎片化、解读不统一、重意图而轻可衡量结果。简单说：当前治理严重不足，传统监管方式已落后，且难以追上创新步伐。一、AI 治理：缺失的 “护栏”Dana Neustadter（新思科技）：“AI 治理需要指导原则、法规、政策与框架流程，引导负责任的
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无防护 构建 AI 半导体生态 标准分裂 IP 泄露 运行时保障危机
芯片厂商正开始采用 AI 来管理从各类 “监测面板” 中采集的数据。这些面板大多已嵌入芯片与系统内部，用于监控从温度梯度、电压骤降等一切运行状态。这些监测面板通常由 CPU、MCU 等处理器控制，多数情况下对用户不可见，但对追踪不同功能模块、传感器与 I/O 产生的底层数据变化至关重要。它们可按需触发告警，并在毫秒级内完成自动调节。例如：某个处理器核温度过高时，可将数据迁移到其他处理单元以平衡负载、降低发热；若 HBM 的某条数据通道因电迁移出现阻塞或速率过低，信号可自动切换到其他通道。在过去，这些功能都
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AI 监控 监测面板
芯片架构师在设计高效 AI 处理器时，必须应对多重因素，其中最突出的就是快速迭代的 AI 模型。《半导体工程》邀请多位专家展开讨论，以下为访谈精华。边缘端目前有哪些类型的智能体？Steven Woo（Rambus）：当前边缘智能体主要分为感知、推理，机器人还会包含规划与执行。这些任务通常在同一设备上并发运行，关键不只是推理，而是系统观察、决策、响应的速度。这迫使设计师重新思考内存层级、互联与安全边界。智能体是整个系统协同工作，而不只是框图里的一个神经网络。Sharad Chole（Expedera）：必须
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AI 芯片设计 EDA
人工智能创新的发展势头势不可挡，如今却撞上了一道难以逾越的壁垒 —— 不是监管政策，也不是电网供电，而是硬件算力产能短缺。自人工智能浪潮兴起以来，GPU 资源争夺就已白热化，需求始终远超供给。如今智能体 AI 正从前沿实验快速变成企业竞争的刚需，各大企业为推进 AI 转型，对算力的需求进一步激增。受此影响，本就居高不下的 GPU 价格再度飙升。据 Ornn GPU 算力租赁价格指数显示，过去两个月 GPU 租赁成本涨幅达48%。这还只是基准涨幅，其价格走势如同股票般波动剧烈，让企业与硬件中间商难以核算、制
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智能体 AI 硬件算力瓶颈
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