英伟达CEO黄仁勋罕见发布个人署名文章《AI是个五层蛋糕》。他指出，AI不是单一模型或应用，而是一个正在形成的“五层蛋糕”基础设施体系 —— 能源、芯片、基础设施、模型、应用，还需数万亿美元建设。以下为全文：人工智能是当今塑造世界最强大的力量之一。它不是一个应用，也不是单一模型，而是如同电力和互联网一般的关键基础设施。人工智能的运行依托于切实的硬件、能源与经济规律。它消耗原材料，并将其大规模转化为智能产出。每一家企业都将应用它，每一个国家都将构建它。若要理解人工智能为何以此种态势演进，我们需要回归「第一性
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英伟达 黄仁勋 AI
HyperLight、联华电子以及其旗下子公司联颖光电于今(12)日共同宣布三方展开策略性合作，在6吋及8吋晶圆上量产HyperLight的TFLN(Thin-Film Lithium Niobate，铌酸锂薄膜) Chiplet™平台。此次合作象征TFLN光子技术商业化的重要里程碑，将为AI与云端基础设施的大规模布建提供关键制造能量。TFLN Chiplet™平台自设计之初即以支援AI基础设施规模化量产为目标，整合了短距离IMDD(Intensity Modulation Direct Det
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随着人工智能在整个电子市场中的重要性不断提升，英伟达的 GPU 与数据中心处理器已成为市场主流。为推动开发者开展创新研发，英伟达推出了 Jetson AGX Orin 开发套件。这是一套可用于量产的 AI 开发平台，包含 Jetson AGX Orin 64GB 模块、散热片与载板。该套件让工程师能够基于 Jetson Orin 开发 AI 设计原型、AI 机器人及其他自主设备。以下是对该开发板的部分深度拆解内容。规格总结64GB 移动 LPDDR5X 内存2048 核心英伟达安培架构 GPU，含 64
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Nvidia Jetson AGX Orin 开发套件 AI 开发
商业与技术洞察公司Gartner预测，到 2030 年，中国 80%的本地 AI基础设施将采用本土研发的AI芯片，而目前这一比例仅为20% 。Gartner研究总监金玮表示：“美国政府对高性能AI加速器和先进半导体制造技术实施出口限制，推动了中国自主AI芯片的研发。作为回应，中国政府在本地 AI基础设施投资中强制要求实现自给自足， 为国内 AI芯片供应商创造了庞大、受保护且较为稳定的市场。”中国半导体企业已具备替代全球领先厂商的 AI芯片设计能力。中国 AI芯片企业采用了与算法高度契合的芯片架构（ AAS
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Gartner AI
随着中国企业希望从人工智能（AI）试点阶段迈向真正能用于生产环境、以决策为核心的AI系统，中国CIO对Palantir的关注度逐渐升温。Palantir常被视为一个标杆，企业通过将工程团队深入嵌入业务，通过统一语义层，实现数据、分析和运营的整合。与此同时，大规模机器学习和基础模型的发展，进一步印证了AI发展中的一个长期洞察，即依靠数据和算力实现扩展的系统，始终优于依赖人工设计知识结构的系统。目前，许多中国首席信息官（CIO）将Palantir视为企业AI平台的参考标杆。然而，在中国碎片化和以项目为主导的I
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AI Gartner 企业转型
TI 的实时控制、传感与电源产品组合结合 NVIDIA 技术，推动更安全的人形机器人开发进程TI 的实时控制、传感与电源技术与 NVIDIA AI 基础设施相结合，使人形机器人能够在复杂环境中安全、高效地运行。新闻亮点：· TI 与 NVIDIA 正展开合作，加速人形机器人从仿真到在现实世界安全部署的进程。· 作为此次合作的一部分，TI 将其毫米波雷达技术与 NVIDIA Jetson Thor 平台及 NVIDIA Holoscan 平台相结合，助力物理 AI 应用实现低延迟 3D 感知与安全感知能力。
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全球工业物联网与嵌入式计算领域供应商研华科技（Advantech）宣布，其边缘产品线正式引入AMD EPYC嵌入式4005系列处理器，进一步拓展高性能边缘计算布局。该处理器平台采用服务器级架构，最高可达16核，并提供长期供货保障。相较同类竞品 CPU，其性能提升高达 1.44 倍，可为工业自动化、机器视觉、机器人、医学影像及边缘人工智能等领域，提供稳定可靠、可灵活扩展的计算支持。基于这一高效能架构，研华科技重磅推出紧凑型边缘人工智能高性能计算系统AIR-420，以及Micro-ATX工业主板AIMB-52
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高性能边缘计算 研华 AI 工业
受 AI 热潮推动，如今热销的计算硬件不只有显卡和 NAND 闪存。AMD 与英特尔高管均指出，X64 CPU 需求大幅上涨—— 这一方面源于整体 AI 算力基础设施的大规模建设，更直接的原因则是AI 推理与智能体 AI（Agentic AI）负载的快速普及。在此之前，GPU 一直是 AI 领域无可争议的硬件主角。凭借强大的并行计算能力，GPU 能够承担现代神经网络所需的繁重运算，尤其在模型训练阶段，拥有数千个核心的 GPU 可以高效完成将训练数据转化为权重参数所需的并行矩阵乘法。英伟达占据了数据中心市场
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过去一年，如果你关注通信行业的新闻，大概很难躲过「AI-RAN」这个词。英伟达和软银牵头成立的 AI-RAN 联盟，T-Mobile 西雅图的实验室测试，Indosat 在印尼完成的 AI 通话演示——一连串的动态似乎在传递一个信号：GPU 即将大规模进入基站，AI 正在从「网络上层」下沉到「无线底层」。但如果你有机会和运营商的朋友聊一聊，会发现他们的态度远没有发布会舞台上那么激动。兴奋是有的，但更多的是审慎、观望，甚至是一丝不易察觉的疑虑：基站里真的需要塞进一块 GPU 吗？这笔账到
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GPU AI-RAN
在过去三年里，AI服务器市场的叙事逻辑高度单一：谁拥有更多的GPU，谁就掌握了通往通用人工智能（AGI）的钥匙。然而，随着AI应用从简单的聊天机器人升级为能自动执行复杂流程的代理AI（Agentic AI），数据中心的底层算力需求正在发生本质性的剧变。汇丰证券在最新发布的深度行业报告中指出，一个“算力再平衡”的时代已经开启，CPU正重新成为AI数据中心的决策枢纽。早期的AI模型主要依赖大规模GPU进行并行计算，但代理AI的工作流则完全不同，涉及大量的逻辑分支、任务同步和多线程处理。代理AI不仅需要输出内容
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代理AI Agentic AI CPU GPU
工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测发现，OpenClaw在默认或不当配置下存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露等严重问题。近期，“赛博龙虾” —— 一款名为OpenClaw的开源AI智能体，发布仅四个多月便创造了最快登顶GitHub星标榜的历史，超越Linux成为GitHub平台上最受欢迎的开源项目。而过去两周，小红书、抖音、B站上，出现了大量“OpenClaw安装教程”相关的帖子，甚至还有付费上门安装的服务。在深圳腾讯大厦门口出现排队安装热潮，连马化腾都直呼“没有想到会这么火”。“
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OpenClaw 开源 AI
新闻速览： 新款处理器能在相同的紧凑封装尺寸下，以至多 2 倍的 CPU 核心数量和更高的 AI 吞吐量实现下一代工业和机器人解决方案。 从工业自动化到移动机器人和医学成像，各类嵌入式开发人员都可借助 AMD ROCm™——一款业经验证的开源软件栈，为边缘应用加速 AI 部署。 工厂自动化、移动机器人中的物理 AI 以及其他 AI 驱动的边缘应用正在快速演进，并推动着对于能在始终在线环境里提供实时 AI 处理、确定性能与长期可靠性的计算
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AMD 锐龙 AI 嵌入式处理器 工业 边缘解决方案
2026年3月9日 – 提供超丰富半导体和电子元器件™的业界知名新品引入 (NPI) 代理商贸泽电子 (Mouser Electronics) 推出内容丰富的边缘计算资源中心，为工程师提供业界新动态。边缘计算正在重塑数字智能与物理世界的交互方式，将计算处理推近数据生成源头，降低对云优先架构的依赖。为实现低延迟并确保连接中断时仍能可靠工作，部分系统直接在设备上运行实时应用，将数据留在本地而非通过云端处理。随着系统规模扩展，区块链技术正逐渐成为边缘端的关键信任层，提供安全的设备身份认证、防篡改数据记录、去中心
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边缘计算 本地部署 贸泽电子 AI
随着AI采用不断加速，AI厂商开始越来越频繁地公开token消耗数据，作为衡量市场发展势头和领导力的速记指标，这种现象与日益流行的基于消费的模型定价模式密切相关。Token和额度逐渐成为计费单位，因此越来越多的企业机构将其误认为是衡量AI能力的指标。在中国市场，激进的免费使用、平台级AI整合以及面向消费者规模的部署，进一步推动了token增长，但同时也使消耗量与经济信号之间的偏离不断加剧。Token消耗正在被越来越多的AI厂商视作反映AI规模、采用度和市场领导力的信号，但这一指标并不能有效体现业务价值、效
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AI token消耗 投资 用户增长
据彭博社报道，美国政府正考虑推行全球性AI芯片出口管制新规，要求企业向商务部申请许可后方可出口人工智能专用芯片。新规将建立分级许可制度：单次出货1,000片及以下GPU仅需初步审查；中等规模需预审；20万片以上则需进口国政府认证，并满足安全及对美AI投资承诺。2025年4月，特朗普政府曾对华实施AI芯片销售限制，中国随即回应禁止政府数据中心使用外国芯片，迄今对华销售仍未恢复。2024年，英伟达对华芯片销售额达170亿美元，占其总销售额13%。去年英伟达营收同比增长65%至2160亿美元，AMD营收增长34
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