前言人工智能（AI）的迅猛发展推动了数据中心处理能力的显著增长。如图1所示，英飞凌预测单台GPU的功耗将呈指数级上升，预计到2030年将达到约2000W [1] ，而AI服务器机架的峰值功耗将突破惊人的300kW。这一趋势促使数据中心机架的AC和DC配电系统进行架构升级，重在减少从电网到核心设备的电力转换和配送过程中的功率损耗。图2（右）展示了开放计算项目（OCP）机架供电架构的示例。每个电源架由三相输入供电，可容纳多台PSU；每台PSU由单相输入供电。机架将直流电压（例如，50V）输
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英飞凌 AI CoolSiC CoolGaN
三星电子（Samsung Electronics）最新屏幕显示技术AI Home扩大应用到生活家电，推出搭载AI Home屏幕的冰箱、洗烘衣机、烤箱等家电新品，将抢先在7日揭幕的2025美国消费电子展（CES 2025）亮相。一年一度的全球消费性电子盛会CES，7日到10日在美国拉斯韦加斯登场。堪称CES常客的三星，今年主打导入AI Home技术的智能家电产品线，强调透过先进AI和互联功能将家电无缝串联整合，主要靠三星的智能家庭整合平台SmartThings管理。AI Home的概念是让用户经由家电装置的
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三星 AI Home 智慧家电 CES
苹果原本计划在今年推出的iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max两款机型上搭载台积电2nm处理器芯片，现如今可能会将时间推迟12个月至2026年。因此，将于今年下半年发布的iPhone 17系列中或将采用3nm的台积电N3P工艺，而非2nm制程。用不起的台积电2nm工艺目前，台积电已在新竹宝山工厂开始了2nm工艺的试产工作（每月5000片晶圆的小规模生产），初期良率是60%，这意味着有将近40%的晶圆无法使用，每片晶圆的代工报价可能高达3万美元。第一座工厂计划位于新竹县宝山附近，毗邻
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1 月 3 日消息，SK 海力士今日宣布将参加于当地时间 1 月 7 日至 10 日在美国拉斯维加斯举行的“国际消费电子产品展览会（CES 2025）”，届时展示面向 AI 的存储器技术实力。据了解，SK 海力士将在 CES2025 展出 HBM、企业级固态硬盘等面向 AI 的代表性存储器产品，也将展示专为端侧 AI 优化的解决方案和下一代面向 AI 的存储器产品。目前，该公司已率先实现量产并向客户供应 12 层第五代 HBM（HBM3E），在此展会将展出公司去年 11 月宣布开发完成的 16 层第五代
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SK海力士 CES 2025 122TB 企业级固态硬盘 AI
AI的背后是算力，算力的尽头是电力。那么，生成式AI到底有多耗电？当下训练AI大模型使用的主流算力芯片英伟达H100芯片，一张最大功耗为700瓦，这意味着运行一小时就要耗电0.7度。以GPT-3为例，据估计其训练过程使用了大约1287兆瓦时（也就是128.7万度）电力。在数据中心领域，传统数据中心的耗能依旧是最大的，但随着生成式人工智能引爆全球，大模型数量激增加上ChatGPT使用率飙升，AI电力消耗大幅增加，推动了数据中心耗电量快速抬升。据《纽约客》杂志披露，OpenAI旗下聊天机器人ChatGPT日耗
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大模型 核电 AI
刚克服监管阻力被英伟达收购，以色列人工智能（AI）初创公司Run:ai就要将旗下软件开源了。美东时间12月30日周一，Run:ai在自家官网公布，目前仅在基于英伟达系统运行的Run:ai软件将开源。这意味着，AMD和英特尔等英伟达的对手将能获取Run:ai的代码，调整它用于采用英伟达竞品硬件的计算机。Run:ai 表示：“我们渴望在迄今所取得成就的基础上再接再厉，扩大我们优秀的团队，扩大我们的产品和市场覆盖范围。开源软件将让它（软件）能够扩展到整个 AI 生态系统。”Run:ai的软件帮助管理和优化AI硬
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英伟达 AI 软件开源
随着人工智能技术的飞速发展，各行各业都在积极探索 AI 技术的应用，以便实现产业的智能化转型。在消费类电子产品市场，AI 技术已经成为推动产品创新和市场增长的关键因素，AI 技术的应用不仅能够提升产品的功能水平，还为用户带来了更加便捷、个性化的操作以及使用体验。在家电领域，AI 技术也为产品提供了许多想象空间。恩智浦深耕家电领域，在家电产品中有许多 MCU 的成功案例，应用在家电的控制板、马达驱动、屏幕显示、触摸按键等功能。在人工智能技术飞速发展的今天，恩智浦也没有落下，跟上时代的步伐，推出了带有 NPU
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恩智浦 MCX N947 NPU AI 咖啡胶囊识别
12 月 27 日消息，“深度求索”官方公众号昨日（12 月 26 日）发布博文，宣布上线并同步开源 DeepSeek-V3 模型，用户可以登录官网 chat.deepseek.com，与最新版 V3 模型对话。援引博文介绍，DeepSeek-V3 是一个 6710 亿参数的专家混合（MoE，使用多个专家网络将问题空间划分为同质区域）模型，激活参数 370 亿，在 14.8 万亿 token 上进行了预训练。多项评测成绩超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等开源模型，
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DeepSeek-V3 AI 大语言模型 人工智能
国泰君安证券研报认为，ASIC（专用集成电路）针对特定场景设计，有配套的通信互联和软件生态，虽然目前单颗ASIC算力相比最先进的GPU仍有差距，但整个ASIC集群的算力利用效率可能会优于可比的GPU，同时还具备明显的价格、功耗优势，有望更广泛地应用于AI推理与训练。看好ASIC的大规模应用带来云厂商ROI提升，同时也建议关注定制芯片产业链相关标的。AI ASIC具备功耗、成本优势，目前仍处于发展初期，市场规模有望高速增长。
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AI ASIC
近日，Cloudera发布2025年五大科技趋势预测，揭示了在未来一年生成式AI和AI Agent等创新技术的发展趋势。其中包括生成式AI的应用将趋向务实，AI Agent将在商业决策中发挥重要作用。同时，企业面临着AI生成数据激增的挑战，亟需提升数据治理能力。企业需要强大的数据管理和多云策略来访问、存储和分析数据，从而获取数据的最大价值，充分发挥AI潜力。预测一：生成式AI热度减退，企业将采取更务实的AI策略预计到2025年，企业将在生成式AI应用上分化为两大阵营。一类是已成功应用生成式AI的企业，通过
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Cloudera AI Agent AI智能体
2024年12月23日 ，MediaTek在北京发布天玑 8400 5G 全大核智能体 AI 芯片。天玑8400 承袭了天玑旗舰芯片的诸多先进技术，率先以创新的全大核架构设计赋能高阶智能手机市场，并提供卓越的生成式 AI 性能，为高阶智能手机提供智能体化 AI 体验。MediaTek无线通信事业部总经理李彦辑博士表示：“天玑 8400拥有与天玑旗舰芯片一脉相承的全大核架构设计，具有令人印象深刻的性能和能效表现，重新诠释了高阶智能手机的突破性体验。此外，天玑8400出色的生成式AI和智能体化 AI 能力，将
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MediaTek 天玑 8400 智能手机 处理器 全大核时代
曾经对美中之间不断加速的AI军备竞赛警告的谷歌前CEO艾瑞克．施密特（Eric Schmidt）近日受访时指出，中国人工智能（AI）的快速发展令人惊讶，先前美国AI技术对中国有2~3年的领先优势，现在已缩小至不到1年，而且缩小的速度正在加快。施密特在接受《美国广播公司》（ABC）电视访问时表示，中美之间的竞争已达到关键的转折点，尽管美国目前在人工智能开发方面处于领先地位，但中国已大幅缩小了差距，曾经是2-3年的技术优势已经缩小到不到一年，这标志着中国AI技术能力正在以空前的速度前进，此一新的进展其对全球安
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谷歌 AI
市场研究咨询机构Omdia的最新数据显示，微软已成为英伟达旗舰产品Hopper芯片的最大买家，其购买的数量远远领先于其他科技领域竞争对手。分析师估计，微软今年购买了48.5万颗英伟达「Hopper」架构芯片，是英伟达在美国第二大客户Meta的两倍多，后者购买了22.4万颗。此外，微软也领先于竞争对手亚马逊和谷歌，亚马逊和谷歌分别购买了19.6万颗和16.9万颗Hopper芯片。数据还显示，特斯拉和xAI总共采购的芯片数量要比亚马逊略高一些。自两年前聊天机器人ChatGPT首次亮相以来，大型科技公司相继斥资
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英伟达 AI 芯片
随着人工智能技术的广泛应用，移动产品对内存性能的需求日益增长，尤其需要相较LPDDR5X更为高效的数据处理能力以支撑端侧AI模型的运行。一直悬而未决的LPDDR6标准也进入最终的敲定期，预计到2025年下半年我们有望看到采用新一代LPDDR6的产品上市。此前有报道称，高通第四代骁龙8平台将支持LPDDR6，以进一步提升定制Oryon内核的性能。LPDDR6带来了哪些变化？目前，LPDDR最新的主流版本是LPDDR5（6.4Gbps），于2019年2月发布。之后，业界又陆续发布了小幅更新、改进版的LPDDR
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LPDDR6 AI 内存 CAMM2
近日，谷歌正式发布其最先进的人工智能模型Gemini 2.0，旨在推动AI智能体（AI Agents）时代的到来。Gemini 2.0具备多项全新功能，包括多模态输出，支持原生图像生成和音频输出，还能直接整合使用Google Search和Google Maps等工具。这些技术突破将全面提升用户在谷歌产品生态中的交互体验。与此同时，谷歌推出了第六代张量处理单元（TPU），即Trillium TPU。这款全新TPU在Gemini 2.0的训练中发挥了关键作用，为其复杂功能提供了强大的计算支持。如今，Tril
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