- Equinix 正在扩大其数据中心容量，以满足来自人工智能与云基础设施日益增长的需求，特别是高密度 GPU 部署场景。此次扩建反映出计算架构的整体转变 ——AI 推理负载正对供电、散热和网络互联能力提出越来越高的要求。这一动态凸显出基础设施限制正成为 AI 系统设计的关键因素，同时也表明半导体生态系统的价值重心正在转移：不再局限于芯片本身，而是延伸到支撑芯片运行的物理基础设施层面。为 AI 负载扩展基础设施Equinix 正在升级设施以支持更高的功率密度，其数据中心专为大型 GPU 集群（例如基于英伟达架
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Equinix 液冷 GPU 人工智能 基础设施
- 在各大存储巨头竞相押注 HBF（高带宽闪存）等后 HBM 时代技术之际，被公认为 **“HBM 之父”的韩国科学技术院（KAIST）教授金正浩（Joungho Kim）** 抛出重磅判断：当前由英伟达主导的GPU 中心化 AI 架构，终将转向内存中心化架构。随着 AI 从生成式模型向智能体模型演进，内存瓶颈正成为关键制约。金正浩在接受《Aju News》采访时将这一转变称为 **“上下文工程”的兴起 —— 海量文档、视频及多模态数据需被并行处理。他强调，要跟上这一趋势，内存带宽与容量必须提升最高 1000
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HBM HBF AI GPU
- 3月25日至29日，以“科技创新与产业创新深度融合”为主题的2026中关村论坛年会在京举行，汇聚来自100多个国家和地区的上千名嘉宾，共促创新与发展。摩尔线程作为国产全功能GPU领军企业，深度参与未来产业、量子科技、人工智能等多个平行论坛。同时，摩尔线程重点展示了与生态伙伴在量子计算等前沿领域的最新合作进展，并携全栈自主算力解决方案亮相“人工智能+”展区，以自主可控的底层算力引擎，驱动智能经济高质量发展。 &n
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中关村论坛 摩尔线程 GPU
- 随着半导体制造工艺不断向更先进的纳米制程迈进，计算光刻已从芯片设计的辅助环节，发展成为先进芯片设计的核心支柱。如今，掩模合成、光刻仿真以及光学邻近效应校正（OPC）对计算精度和数据处理吞吐量提出了前所未有的要求。而这些工作流程的核心环节便是光栅化—— 将复杂的几何版图转换为超高分辨率像素网格的过程。西门子EDA部门近期发布了一份白皮书，提出了应对该问题的创新方案。书中深入剖析了光栅化成为技术瓶颈的原因，以及基于大规模并行 GPU 架构的创新光栅化算法如何破解相关难题，并通过实际性能测试结果，展现了这一创新
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并行 GPU 光栅化器 加速计算 光刻技术 西门子EDA
- 过去一年，如果你关注通信行业的新闻，大概很难躲过「AI-RAN」这个词。英伟达和软银牵头成立的 AI-RAN 联盟，T-Mobile 西雅图的实验室测试，Indosat 在印尼完成的 AI 通话演示——一连串的动态似乎在传递一个信号：GPU 即将大规模进入基站，AI 正在从「网络上层」下沉到「无线底层」。但如果你有机会和运营商的朋友聊一聊，会发现他们的态度远没有发布会舞台上那么激动。兴奋是有的，但更多的是审慎、观望，甚至是一丝不易察觉的疑虑：基站里真的需要塞进一块 GPU 吗？这笔账到
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GPU AI-RAN
- 在过去三年里，AI服务器市场的叙事逻辑高度单一：谁拥有更多的GPU，谁就掌握了通往通用人工智能（AGI）的钥匙。然而，随着AI应用从简单的聊天机器人升级为能自动执行复杂流程的代理AI（Agentic AI），数据中心的底层算力需求正在发生本质性的剧变。汇丰证券在最新发布的深度行业报告中指出，一个“算力再平衡”的时代已经开启，CPU正重新成为AI数据中心的决策枢纽。早期的AI模型主要依赖大规模GPU进行并行计算，但代理AI的工作流则完全不同，涉及大量的逻辑分支、任务同步和多线程处理。代理AI不仅需要输出内容
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- 算力瓶颈往往不是计算，而是数据传输。AI训练需要不断在服务器之间交换数据，例如梯度同步和模型参数更新。在这条高增长赛道上，博通与Marvell的脱颖而出，并非偶然，而是技术、资金、客户、战略四大维度长期积累的必然结果。
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- 近年来，中国获取英伟达高端芯片的限制持续收紧，而这些限制反而为国内芯片企业创造了前所未有的增长机遇。据 21 世纪经济报道消息，中国芯片设计企业营收实现增长，寒武纪、摩尔线程、元心科技等企业业绩大幅提升。值得关注的是，据爱集微指出，长期困扰中国芯片企业的盈利难题在 2025 年取得突破性进展：寒武纪业绩大幅扭亏为盈，摩尔线程、元心科技等 GPU 企业的亏损则大幅收窄。寒武纪 2025 年成功扭亏为盈21 世纪经济报道数据显示，寒武纪 2025 年营收达 64.97 亿元，同比激增 453%；净利润为 20
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GPU 寒武纪 摩尔线程 元心科技
- 在扩展 AI 工作负载的过程中，你会遇到的问题之一就是 KV 缓存耗尽 HBM 内存，这会限制 AI 应用的 “记忆” 容量，并导致用户体验下降。针对这一问题，英伟达及其合作伙伴正在开发全新的 上下文内存存储平台（Context Memory Storage，CMX）。上周在美国犹他州盐湖城举办的首届 VAST Forward 大会上，英伟达与 VAST Data 的代表演示了 CMX 如何突破 GPU 内存墙。 KV 缓存是现代 AI 技术栈的固有组件。有了 KV 缓存，用户不必每天早上 7
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- 综合韩国媒体《首尔经济》、New Daily等报道，2026年2月12日清晨，三星天安园区使用大型低震动运输车，完成全球首批HBM4量产产品的出货。三星表示，本次出货的HBM4最高运行速率达13Gbps，远超行业此前预期的11.7Gbps，相较JEDEC标准的8Gbps快46%，也较前一代HBM3E的9.6Gbps提升超过35%。由于实际性能超出英伟达的规格要求，市场消息显示：在HBM3E阶段对三星产品持谨慎评估态度的英伟达，在测试三星HBM4样品后，反而主动要求提前量产进度。有分析认为，这批HBM4将搭
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- 如今科技领域似乎一切都围绕AI展开，而事实也的确如此。在计算机内存市场，这一点体现得尤为明显。为AI数据中心中GPU及其他加速芯片提供支持的DRAM需求极其旺盛、利润空间巨大，导致原本用于其他领域的内存产能被分流，价格也随之暴涨。据Counterpoint Research数据，本季度截至目前，DRAM价格已上涨80%～90%。电子行业为何会陷入这一困境？当前局面是DRAM行业周期性繁荣与衰退叠加前所未有的AI硬件基础设施建设浪潮共同导致的结果。供需剧烈波动的核心要理解这一事件的来龙去脉，就必须认识到造成
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DRAM GPU
- 2026年初，中国GPU行业进入了密集创新阶段，多家国内厂商发布了自研架构和针对特定市场细分的新产品。Iluvatar CoreX 公布第四代 GPU 架构路线图1月26日，Iluvatar CoreX发布了其第四代GPU架构路线图，提出了一个雄心勃勃的计划，力图在2027年前超越NVIDIA的Rubin架构。2025年，伊露维达天书架构表现优于NVIDIA Hopper;2026年，伊露维达天璇架构将与NVIDIA Blackwell进行基准测试。同样在2026年，伊露维达天机架构目标超越Blackwe
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GPU 新架构 英伟达
- 2026年初，中国GPU产业进入高强度创新阶段，多家本土企业相继推出自主研发的架构和新产品，精准切入细分市场，向英伟达（NVIDIA）发起挑战。摩尔线程发布第四代GPU架构路线图1月26日，摩尔线程（Iluvatar CoreX）正式公布其第四代GPU架构路线图，提出雄心勃勃的目标：到2027年超越英伟达Rubin架构。具体规划如下：2025年：天枢（Tianshu）架构性能已超越英伟达Hopper；2026年：天璇（Tianxuan）架构对标英伟达Blackwell；同年，天玑（Tianji）架构将实现
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GPU 英伟达
- 去年初以来，AMD 一直试图获得向中国市场销售 MI308 GPU 的许可，该产品积压的市场需求终获批准 —— 这笔价值 3.6 亿美元、原本未纳入官方销售渠道的 Instinct GPU 销售额，于 2025 年第四季度计入 AMD 财报。凭借这一突破，这家与英特尔、英伟达竞争的芯片制造商，在其数据中心计算业务史上首次实现 Instinct GPU 销售额超越 Epyc CPU。这一里程碑式的时刻历经十多年积淀，印证了 AMD 在软硬件领域的不懈努力 —— 使其得以在 GPU 市场与英伟达展开全面竞争。
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AMD GPU CPU
- 英特尔CEO陈立武（Lip-Bu Tan）表示将开始制造GPU，正式进军这一由英伟达主导的芯片市场 —— 标志着作为传统CPU巨头正在进行重大战略扩张，目标直指利润丰厚的数据中心AI芯片业务。同时，他在在思科AI高峰会（Cisco AI Summit）上表示公司已任命一名新的首席架构师，负责推动GPU研发布局。“我刚刚聘请了首席GPU架构师，他非常优秀，我很高兴他能加入我的团队”，他坦言邀请对方加入“花了一些工夫去说服”。据了解，原任职于高通的工程高级副总裁埃里克·德默斯（Eric Demmers）将担任
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