据韩媒TheElec报道，三星电子计划于2026年第三季度，向全球主要服务器及数据中心厂商批量交付支持CXL 3.1标准的下一代内存模块（CMM-D）样品，待通过客户质量认证后，最快于第四季度启动量产，敲定生产规模与出货计划。TheElec原文援引业内消息称，三星电子拟最快在第四季度，启动CXL 3.1 标准内存产品量产工作；同时计划于第三季度，率先对外送样旗下新一代 CMM-D 内存模块，该产品原生支持 CXL 3.1 规范。CXL是基于PCIe的高速互连技术，可实现CPU、内存与GPU间的高速数据传输
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三星 CXL GPU
英特尔公司在北京举办新一代AI工作站平台发布会，推出英特尔® 至强® 600工作站处理器与英特尔锐炫™ Pro B70、B65 GPU。双芯的强强联合，将为AI开发者与企业打造覆盖从日常应用和专业重负载AI应用、且颇具成本效益的高效工作平台。 英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威，阐释英特尔顺应智能体应用需求，利用至强和锐炫的双芯协同，让AI工作站真正做到了能攻、能守、能合 英特尔至强600工作站处理器：四维升级，释放重载算力英特尔至强600工作站
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英特尔 至强600 工作站处理器 锐炫Pro B70 GPU AI工作站
摩尔线程 x 中国移动｜国产GPU率先支撑央企大模型，S5000完成九天35B大模型适配近日，中国移动自主研发的九天35B通用大模型即将正式发布。作为中国移动重要的生态合作伙伴及 “AI 能力联合舰队” 的核心算力成员，摩尔线程基于旗舰级AI训推一体全功能GPU MTT S5000，依托成熟的MUSA软件栈与高性能算子优化，已率先完成九天35B模型的全流程适配与推理验证。这不仅是国产GPU与央企大模型的深度协同，更意味着国产AI算力已具备支撑行业级大模型规模化落地的核心能力。软硬协同优化，释放极致性能本次
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摩尔线程 中国移动 GPU 九天35B 大模型适配
中国 AI 推理 GPU 赛道再迎重磅融资。据凤凰网消息，国内 AI 推理 GPU 企业曦望（Sunrise） 完成新一轮超10 亿元人民币融资，估值突破100 亿元，成为中国纯推理 GPU 领域首家独角兽企业。这是 2026 年 AI 需求向推理侧转移背景下，国内 GPU 行业最大单笔融资之一。曦望源自 AI 巨头商汤科技分拆，至今已完成7 轮融资，累计融资额约40 亿元。本轮资金将主要用于：下一代启望 S3（Qiwang S3） 推理 GPU 的量产与交付全栈软件生态建设后续 S4、S5 芯片的持续研
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曦望 GPU
近日，英特尔公司在北京举办新一代AI工作站平台发布会，推出英特尔® 至强® 600工作站处理器与英特尔锐炫™ Pro B70、B65 GPU。双芯的强强联合，将为AI开发者与企业打造覆盖从日常应用和专业重负载AI应用、且颇具成本效益的高效工作平台。 英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威，阐释英特尔顺应智能体应用需求，利用至强和锐炫的双芯协同，让AI工作站真正做到了能攻、能守、能合 英特尔至强600工作站处理器：四维升级，释放重载算力英特尔至强600工作站处理器为专业重负载场景和卓
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AI工作站 英特尔 至强600 工作站处理器 锐炫 GPU
尽管铜并非数据中心内回收量最大的材料，但随着数据中心持续扩建与架构重构，废旧铜材正催生出一条全新的产业链。图片来源：snezhkina/Adobe Stock人工智能数据中心的高速扩张，正为废旧硬件、老旧配件及原材料回收打造出一个全新二级市场。在这一新兴回收经济中，退役 GPU、CPU、内存以及铜材等物料被重新利用，在其他设备中开启 “第二生命周期”，或至少被回收处理以备后续使用。AI 数据中心对 GPU 和 CPU 的更新换代速度，远快于传统 IT 硬件周期。部分硬件在使用三至四年后便会被替换，而在某些
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数据中心 CPU GPU
UALink联盟近日发布了2.0版本通用规范，该版本新增了“网络内运算”功能，旨在实现加速器之间的运算和通信能力。相比1.0版本，2.0在降低延迟和提高带宽使用效率方面有了显著改进，同时增强了AI工作负载分布式训练和推理的扩展性能。 据综合Network World、The Register、SDX Central等报道，UALink联盟成立于2024年中期，由AMD、思科（Cisco）和慧与科技（HPE）等科技巨头支持，目标是创建一个开放、低延迟、高带宽的互连技术，以提供不同于NVIDIA N
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UALink 2.0 GPU 网络标准
精准医疗与药物研发正被人工智能深刻重塑。作为AI for Science（AI4S）领域的核心阵地，解码生命奥秘的关键已从实验观测转向算力与算法的协同突破。蛋白质结构预测、基因组分析与医学影像，构成了生命科学AI的三类关键技术，其能力直接决定了新药研发的效率与精准医疗的进程。然而，作为这三类关键技术之一的蛋白质结构预测模型AlphaFold 3，其训练代码未完全开放，商业使用亦受限，这使得科学家难以基于该模型构建真正自主可控的研发环境。这种技术依赖还面临更深层的合规挑战：蛋白质结构预测与基因组分析涉及大量
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AI4S 摩尔线程 GPU
最开始紧缺的是GPU，随后是内存，而如今紧缺的矛头转向了CPU。据半导体行业分析机构Semianalysis Dylan Patel指出，GPU已不再是云厂商的瓶颈，这一角色现已转移至CPU。受Agentic AI爆发式增长影响此前，用于AI的GPU仅执行简单推理任务，随着新模型推出，任务形态发生根本性变化 —— Agentic AI如今被大量用于数据库调用，以及物理仿真、模拟运算等高度依赖CPU的任务。这些频繁的数据库访问与CPU密集型运算，导致云数据中心CPU使用率急剧飙升。这种爆发式需求已导致Git
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CPU GPU AI 英伟达 AMD 英特尔 Arm
在AI热潮推动下，算力需求持续喷发，导致芯片资产出现罕见现象：GPU（图形处理器）的保值能力甚至超过汽车。 以英伟达H100为例，使用3年后仍可维持原价84%，折旧速度远低于一般耐用品，颠覆市场对科技硬件「快速贬值」的既有认知。据财经媒体《商业内幕》（Business Insider）报道，这样的价格表现并非个案，而是整体市场供需失衡的结果。 根据Silicon Data的数据，英伟达不论新款或旧款GPU，近几个月价格全面上升，显示AI算力需求仍持续超过供给。GPU价格颠覆常态 旧款芯片不跌反升过去芯片市
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芯片 硅谷 GPU
Nutanix 首席执行官拉吉夫・拉马斯瓦米表示，人工智能技术的应用已开始为公司贡献利润。不过，自主智能体 AI 真正开始显著影响客户的盈利状况，还需要一段时间。该厂商在上月的 GTC 大会上公布了自主智能体 AI 平台战略，并于本周推出了更多相关功能，其中包括一套多租户框架，旨在帮助企业与新型云服务商从 GPU 中榨取更多价值。但目前仍处于早期阶段，可以合理认为，真正规模化使用 Nutanix 全新 AI 技术的客户数量大概率仅有数十家，而非数千家。与此同时，公司在聚焦即将到来的自主智能体 AI 时代的
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GPU 虚拟化 CPU 虚拟化
AI 通常被定义为算力故事：更大的模型、更快的 GPU、布满加速器的数据中心。但随着系统持续扩容，真正的限制并非算力，而是数百、数千乃至数百万处理器间的通信。图一：人工智能数据中心规模扩展集群规模的演变。现代 AI 的核心是矩阵乘法，大型神经网络可将运算分配至多个处理单元，并行计算成为提升性能的首选方案。但模型规模超过约 100 亿参数后，小型本地计算域无法支撑扩容，工作负载需分配至多个图形处理器（GPU），覆盖板卡、服务器、机架，乃至跨建筑区域级光纤网络。实际应用中，GPU 需协同如同一台超大处理器，需
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人工智能 GPU
英特尔发布了最新基准测试成绩，展现了其在 CPU 与 GPU 平台上的最新人工智能推理能力。该结果作为 MLCommons 组织MLPerf Inference v6.0测试套件的一部分正式公布，凸显了英特尔至强 6 处理器搭配英特尔锐炫 Pro B 系列 GPU，在工作站、数据中心与边缘端部署场景下的性能表现。对于关注 AI 硬件平台演进的工程师与开发者而言，这些结果清晰展现了英特尔在当前由专有 GPU 生态主导的市场中，如何布局开放、可扩展的推理系统。基准测试凸显锐炫 Pro GPU 扩展能力MLPe
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人工智能 英特尔 GPU
核心要点智能体 AI 工作负载正在重塑数据中心算力需求，性能瓶颈从以 GPU 为中心的推理转向CPU 密集的调度与工作流管理。传统 AI 推理是单步前向传播，而智能体 AI 是分布式、多步骤、带规划 / 工具调用 / 验证 / 迭代推理的复杂流程，对 CPU 需求激增。实测显示：在金融异常检测、AI 代码生成等场景中，CPU 耗时超过 GPU 推理，仅靠提升 GPU 性能无法优化整体吞吐。数据中心需保持CPU 与 GPU 均衡配比，推荐比例为 1:1 到 1.4:1，即每颗 GPU 配 86–120 个
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智能体AI Agentic AI GPU
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
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