英伟达目前在 AI 芯片领域仍处于领先地位，但其最近在全球 AI 基础设施的推动可能反映出对硬件增长放缓的担忧——云服务提供商加速 ASIC 开发可能成为严重挑战者。根据商业时报的报道，随着谷歌、微软和 Meta 加大内部 ASIC 开发力度，英伟达在 AI 加速器市场的统治地位可能在 2027 年迎来转折点。值得注意的是，像 Alchip 和 TSMC 附属的 GUC 这样的台湾 ASIC 公司正乘着需求增长的浪潮，与 AWS 和微软合作进行定制芯片设计，正如报告中所强调的那样。以下是云巨头及其关键设计
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云服务器 ASIC AI
GenAI 在工作场所的使用正在飞速发展。盖洛普和 Salesforce AI 研究发布了两份新报告，描绘了组织及其员工适应这一技术转变时日益增长的热情和持续的挑战。这些研究共同揭示了一个核心主题：虽然 AI 比以往任何时候都更广泛地被接受，但其在承诺与实际表现之间的差距仍然是企业和员工共同面临的一个重大障碍。盖洛普最新的研究发现，过去两年中，美国员工使用 AI 的频率几乎翻了一番。2023 年，只有 21%的工人报告称每年至少使用几次 AI；到 2025 年，这一数字飙升至 40%。频繁使用——定义为每
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AI 智能计算 大语言模型
北欧半导体公司以未公开的金额收购了美国微型机器学习工具开发商 Neuton.ai 的资产，以增强其嵌入式人工智能路线图，该路线图还包括今年晚些时候推出的带有硬件加速器的无线芯片。Neuton.ai 开发了一个基于网络的工具链，该工具链接收训练数据以提供紧凑的机器学习模型，通常小于 5K 字节，可以在嵌入式微控制器核心上运行，因此是微型机器学习。该交易包括加利福尼亚州普莱森特恩的 13 名工程师和知识产权。“这是一项技术收购。我们收购了资产、知识产权和人员。我们认为这对于我们服务的所有终端市场都适用，”北欧
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Nordic AI 嵌入式
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
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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
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
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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AI 智能计算 硬件设计
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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