美国和日本的研究人员已经确定了笔记本电脑和智能助手（如 Google Home）中使用的 MEMS 麦克风存在安全风险。这些 MEMS 设备存在一个漏洞，即甚至可以隔着墙壁检测到电磁辐射，使用 AI 重建麦克风拾取的声音。佛罗里达大学和日本电气通信大学的研究人员还确定了解决设计缺陷的多种方法，并表示他们已经与制造商分享了他们的工作，以寻求未来的潜在修复方法，并建议将扩频时钟作为防御措施。研究人员测试了意法半导体的 MP34DT01-M、楼氏电子 SPM0405（现在是 Synaptics 的一部分）、TD
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AI MEMS 麦克风 拾取声音
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
据彭博社报道，Arm 首席执行官 Rene Haas 与 Nvidia 首席执行官 Jensen Huang 一起批评美国对中国的 AI 半导体出口管制，他表示此举可能会减缓该技术的整体进步，从而影响消费者和行业参与者。Haas 在牛津举行的 Founders Forum 全球会议上发表讲话时说：“如果你缩小了获得技术的机会，并迫使其他生态系统发展起来，那就不好了......如果你愿意的话，它会让馅饼更小。坦率地说，这对消费者来说不是很好。他还谈到了 Arm 在中国的足迹，指出该公司的存在“相当重要”。华
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ARM 英伟达 美国出口管制
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
一块搭载了英伟达N1X处理器的惠普开发板（HP 83A3）在Geekbench上亮相。在Geekbench的测试中，运行Linux（Ubuntu 24.04.1）的N1X处理器在单核测试中获得了3096分，在多核测试中获得了18837分，平均频率为4GHz。数据显示这款处理器为20线程配置，由于Arm通常没有像英特尔那样的超线程技术，因此很可能是20个物理核心，类似于英伟达迷你超算所搭载的GB10。同时，该开发板可能配备128GB系统内存，其中8GB预留给GPU。其性能已经接近甚至超过了当前市场上的一些顶
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英伟达 Arm PC 芯片 SoC 处理器 联发科
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
Arm 开发的 Zena 系列计算子系统 （CSS） 可能使半导体公司、一级供应商甚至汽车制造商能够更轻松、更快速地创建汽车级 AI 芯片。软件正在成为汽车行业更大的战场，AI 正在成为贯穿车辆各个领域的核心功能。“AI 工作负载正在成为筹码，”Arm 汽车部门高级副总裁兼总经理 Dipti Vachani 说。随着 AI 开始支撑从高级驾驶辅助系统 （ADAS） 到车载信息娱乐 （IVI） 的方方面面，公司正在重新设计汽车的内部电气架构。它们都将更多的计算能力从汽车每个角落的电子控制单元 （E
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Arm 计算子系统 汽车AI芯片设计 Zena
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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台积电 2nm AI 苹果 晶圆
ARM 开发了一个包含 16 个高性能处理器的计算子系统（CSS），以加快下一代 AI 芯片在汽车设计中的开发速度。这是首次使用 Zena 品牌，并提供 16 个 Cortex A720AE 汽车处理器核心和 Cortex-R82AE 实时微控制器核心。一个关键区别是 Mali GPU 是可选的，AI 加速器也是可选的，这表明 ARM 预计芯片制造商将添加额外的 IP，无论是作为 RTL 集成在芯片中，还是作为芯片 LET。这标志着在软件定义汽车中越来越多地使用人工智能，从而提高了处理需求“我们拥有超过
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