领先的 AI 芯片公司爱芯元智以“智造无界，算力抵达”为主题重磅亮相 CIIF 2026（中国国际工业博览会），全面展示了面向真实物理世界的 AI 算力底座与产品矩阵，并正式发布 AX8860 大算力新品系列。作为专为大模型在边缘和端侧落地打造的大算力 AI 芯片，AX8860 系列的发布标志着边端 AI 从技术验证阶段，跨入以业务价值为导向的端到端生产力落地新周期。 四大展区，全景展现 AI 算力落地硬实力本届工博会，爱芯元智设置核心算力与技术底座、行业解决方案、软件架构与工具链、
AI 智能体仍处于早期的发展阶段，但使用规模正快速增长。根据美国知名风险投资机构 a16z 援引的 OpenRouter 数据，自2026年 2 月以来，智能体的 Token（词元）使用量增长约 14 倍。从基础设施的角度来看， AI 智能体就像拥有持久计算环境的虚拟用户，能够持久保持状态、检索上下文、调用工具和服务、执行任务，并持续评估执行结果，直至任务完成。当数百万甚至数十亿个智能体全天候持续工作时，计算、内存、存储和输入/输出（I/O）都必须在高并发环境下支持持续运行。这不仅对 CPU 提出了新的要
Chips&Media 发布一款数据压缩技术，旨在解决 AI 硬件的一大痛点：数据传输速度跟不上处理器运算需求。这家韩国半导体 IP 供应商推出全新特征图（Feature Map）压缩 IP，标志着公司业务从传统视频领域，拓展至更广阔的多媒体与 AI 基础设施市场。该技术于 10 月 6 日对外公布，处理神经网络运算过程产生的激活值，也就是特征图。这类中间计算结果会在 AI 处理器与外部存储器之间产生巨大的数据流量。即便 NPU（神经网络处理单元）算力很强，如果存储器无法及时供给数据，处理器就会处
如今半导体设计师面临一大关键难题：如何从开源硬件蓝图平滑过渡到经过商用加固、可直接用于量产的硅芯片实现方案。随着半导体在 AI 时代扮演愈发关键的底层支撑角色，筑牢硬件安全根基已经成为头等大事。尽管开放架构具备无可比拟的灵活性，但如何填平理论标准与可部署安全实现之间的鸿沟，仍是巨大挑战。针对这一痛点，Rambus 公司在近期 AI 基础设施峰会前夕发布新闻稿，公布全新安全 IP 产品，旨在强化芯片安全防护。该公司在本次峰会上重点展示这套方案：面向 Caliptra 规范、已经可用于量产的 CryptoMa
人工智能（AI）基础设施正在加速向 Arm 架构迁移。如今，Arm 技术已部署在所有主要超大规模云服务提供商的平台中。根据 IDC 数据，基于 Arm 架构的机架级服务器市场规模现已超越 x86，成为加速计算领域的主流平台。随着 AI 迈入智能体时代，这一转变显得愈发重要。AI 智能体不仅能够生成答案，还能够持续运行、调用工具、访问数据并自主执行任务。随着智能体规模不断扩大，两项基础计算需求随之产生，分别是运行智能体与保护智能体所需的算力。Arm 为这两类计算需求提供支持。一方面，高性能 CP
由多个专业智能体 AI 系统组成的混合体系，无论是否存在总控角色，都能专注完成各自任务；但在界定人类与 AI 的工作边界方面，仍存在诸多挑战。核心要点多智能体系统已经演化为基于任务、动态组织的技能集合，层级比传统军事体系更加扁平化，部分系统甚至可以做到无主控（headless）。智能体能力也将依托物理层确定性引擎构建；这类智能体会以不同格式与其他智能体交互，以此保障 100% 精度，而单纯依靠大模型无法实现。必须保留人类参与，才能让设计成果具备版权保护资格；部署本地私有模型，是保护提示词知识产权与设计 I
双方合作旨在推动下一代人工智能、高性能计算（HPC）与先进半导体系统的开发进程。依托 AI 赋能的电子设计自动化（EDA）设计流程、具备多物理场感知的签核方法论、多物理场融合技术以及经过硅验证的 IP 核资源，新思科技（Synopsys）与台积电（TSMC）助力客户应对日益增长的设计复杂度，同时推动台积电最新工艺与先进封装技术落地应用。新思科技高级副总裁迈克尔・比勒‑加西亚（Michael Buehler‑Garcia）表示：
“随着 AI 系统规模与复杂度持续提升，客户需要经过实际硅片验证的 IP、智
9 月 23 日，在 GMIF 2026 全球存储器行业创新峰会上，Arm 全球存储业务负责人 John Xavier Lionel 发表了题为《从数据到 Token：重塑边缘 AI 的计算与存储架构》的主题演讲，围绕生成式人工智能（AI）时代计算与存储的演进趋势分享了最新洞察。 AI 正在重塑存储需求随着 AI 模型规模不断扩大、上下文长度持续增长以及并发用户数量快速增加，存储正成为影响 AI 系统能力的关键因素。在推理过程中，解码（Decode）阶段需要持续访问 KV Cache
随着边缘 AI 向工业自动化、车载电子、具身智能、医疗可穿戴等海量终端渗透，嵌入式系统对于低延迟、本地隐私保护、高可靠实时控制的需求快速抬升，MCU 正在成为边缘智能落地的核心硬件载体。围绕边缘智能时代 MCU 的角色演进、产品创新方向，以及如何通过软硬件协同加速 AI 在终端侧的规模化应用等话题，近日，德州仪器（TI）MSP 微控制器业务副总裁兼总经理 Vinay Agarwal 与媒体进行了深入交流与分享。边缘 AI 浪潮之下，行业正在经历计算模式的迁移：大量智能运算从云端服务器向数据采集的终端节点下
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