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ai ssd 文章 最新资讯

消息称Meta自研芯片梦受挫:最先进芯片夭折,靠合作寻求替代方案

  • 2 月 28 日消息,当地时间 2 月 27 日,据《The Information》援引知情人士消息称,Meta 在自研 AI 芯片方面遭遇重大挫折,已放弃其最先进的训练芯片项目,并将开发重点转向结构更简单的替代方案。由于芯片设计难度超出预期,Meta 上周决定取消正在开发的高端 AI 训练芯片,并已向 AI 基础设施部门员工通报这一调整。Meta 调整芯片战略的同时,也在加强与现有芯片供应商的合作。据报道,Meta 已签署价值数十亿美元的协议,从谷歌租用 AI 芯片。AMD 本周表示,将与 Meta
  • 关键字: Meta  AI  AMD  

五角大楼:若Anthropic不放弃AI安全限制,将把其列为 “不受欢迎企业”

  • 美国国防部长皮特・赫格塞思向Anthropic首席执行官达里奥・阿莫代伊下达最后通牒:必须在周五前满足美方要求,取消其 AI 模型的安全限制,否则将面临失去五角大楼合同的风险。他还威胁要将这家人工智能公司列入实质上的政府黑名单。争议焦点在于Anthropic为其 AI 模型 Claude 设置的安全护栏。据两位知情消息人士透露,五角大楼与Anthropic签有价值 2 亿美元的合同,美方要求该公司取消相关限制,以便军方能够将该模型用于 **“所有合法用途”**。但消息人士称,Anthropic在两个问题上
  • 关键字: 五角大楼  Anthropic  AI  

酷睿Ultra加持,英特尔AI Box让全行业脑力全开

  • 英特尔最新酷睿平台赋能AI Box,为汽车与工业场景带来AI外挂引擎
  • 关键字: 酷睿Ultra  英特尔  AI Box  

魅族回应破产重组手机退市传闻:正在转型

  • 2月27日消息,魅族发布公告回应了近期“破产重组、手机业务停摆”等问题。魅族表示,将暂停国内手机新产品自研硬件项目,并在积极接洽第三方硬件合作伙伴,同时原有业务不受任何影响。“魅族公司将积极的全面战略转型,在全新的AI时代,从过去以硬件为主导转向为以AI驱动软件产品为主导的发展方向,并打造以Flyme 开放生态系统为基座的良性运转的企业。”附魅族转型公告发布全文:
  • 关键字: 魅族  AI  

业绩亮眼仍跌逾5%:英伟达遭遇华尔街冷遇,AI变现与千亿大单成核心隐忧

  • 2月27日消息,英伟达股价周四跌逾5%。虽然公司交出了一份惊艳的财报,但市场对其领先优势能否维持的焦虑,冲淡了强劲财报带来的乐观情绪。极其亮眼的数据不足以在股市整体处于脆弱期的背景下安抚华尔街。今年以来,从货运到软件等多个行业的公司都因担忧AI带来的颠覆性冲击而动荡不安。此外,过高的估值和巨大的资本支出也为这些热门标的设置了极高的预期门槛。Janus Henderson投资组合经理理查德·克洛德 (Richard Clode) 在接受CNBC采访时表示:“辩论的焦点已经从短期业绩转向了AI资本支出的可持续
  • 关键字: 英伟达  AI  OpenAI  

IBM遭受重创:核心业务被Anthropic击穿

  • 由于Anthropic的Claude Code可能颠覆IBM的关键业务,IBM股价大跌,成为最新一家因担忧AI新功能而遭受重创的大型软件公司。
  • 关键字: IBM  Anthropic  AI  COBOL  Claude  

展望2026存储产业趋势:SSD将成AI性能提升关键

  • AI和高性能计算的发展,正迎来关键转折点。业界仍在孜孜不倦地追求GPU的强大性能,在这种情况下,存储解决方案必须紧跟步伐,应对日益先进的计算工作负载所带来的独特挑战。行业的叙事重点已然转变。在下一代系统中,存储效率成为了衡量系统整体性能的重要因素。从增强的SSD架构到液冷技术的兴起,存储技术的进步将贯穿2026年和未来,并重新定义数据的访问和管理方式。为帮助行业应对上述转型,Solidigm总结了当前重塑AI数据存储格局的三大趋势。趋势一:存储的发展必须与GPU算力齐头并进当GPU变得日益强劲,存储的效率
  • 关键字: 存储产业  SSD  Solidigm  

贸泽电子亮相SPS广州,一站式工业自动化平台加速AI+制造落地

  • 专注于引入新品的全球电子元器件和工业自动化产品授权代理商贸泽电子 (Mouser Electronics)宣布,将于3月4-6日亮相2026 SPS广州国际智能制造展(展位号:11.2号馆F29号)。本届展会,贸泽电子将携手安费诺、恩智浦、 芯科科技、VICOR等国际知名厂商,聚焦AI+制造,带来面向工业自动化、机器人技术与工业5.0的领先解决方案。贸泽电子亚太区市场及商务拓展副总裁田吉平表示:“AI 与制造的深度融合,正成为重塑工业格局、推动制造业转型升级、催生新质生产力的核心引擎。2026 SPS广州
  • 关键字: 贸泽  SPS广州  工业自动化  AI+制造  

何小鹏定调 2026:今年将量产机器人与飞行汽车

  • 2 月 24 日,小鹏汽车 CEO 何小鹏发布以 “稳进破局,2026 共赴物理 AI 新十年” 为主题的开工信,明确将 2026 年定义为小鹏具身智能从“能做”到“能量产”的分水岭,宣布人形机器人、飞行汽车、Robotaxi 三大前沿 AI 业务将在今年全面落地量产。在这场关乎未来的战略布局中,三大业务的量产计划成为核心亮点。飞行汽车 “陆地航母” 已完成试产线下线,历经零下 35 摄氏度极寒测试验证。累计全球订单超7000台,其中中东地区订单达600台,位于广州的智造工厂具备“万辆级”年产能。今年将实
  • 关键字: 小鹏  AI  人形机器人  飞行汽车  Robotaxi  

拿下Meta超级大单+10%股权绑定,AMD稳坐算力"第二选择"

  • 2月25日消息,Meta周二宣布与AMD达成一项重磅的多年期协议:Meta将在其AI数据中心部署规模高达6吉瓦(GW)的AMD GPU,并配套使用AI优化型CPU。首批搭载MI450 GPU的AMD Helios整机柜服务器,预计将于今年晚些时候开始交付。就在短短一周前,Meta刚宣布要采购数百万颗英伟达处理器来推动其AI扩张。这笔交易最引人注目的,是一项基于业绩的认股权证协议:Meta将有权收购1.6亿股AMD股票(约占AMD总股本的10%)。当首个1吉瓦的Instinct GPU完成出货时,第一批
  • 关键字: Meta  超级大单  股权绑定  AMD  算力  AI  

Anthropic指控中国 AI 企业实施 “工业化规模” 抄袭

  • 美国 AI 企业 Anthropic 于 2 月 23 日发布详细报告,指控中国的深度求索(DeepSeek)、月之暗面(Moonshot AI)和阶跃星辰(MiniMax)三家人工智能实验室,通过搭建大规模虚假账号网络,对其 Claude 聊天机器人实施了 “工业化规模” 的模型蒸馏攻击。该公司称,这起涉嫌窃取 AI 核心能力的事件,是目前有记录以来规模最大的同类案例之一,其行为违反了 Anthropic 的服务条款及针对中国地区的访问限制。核心指控:2.4 万虚假账号,1600 万次交互Anthrop
  • 关键字: Anthropic  AI  工业化规模  抄袭  

Anthropic炮轰中国AI企业窃取Claude聊天机器人数据

  • 美国人工智能初创公司 Anthropic 于 2 月 23 日发布博客文章,指控三家中国 AI 企业 —— 深度求索(DeepSeek)、月之暗面(Moonshot AI)和阶跃星辰(MiniMax)通过 “模型蒸馏” 手段,大规模非法获取其 Claude 聊天机器人的核心能力,以加速自身大模型的研发进程。这一事件正值美国 AI 行业对 “模型蒸馏” 攻击的担忧持续升温之际,此前 OpenAI 也曾向美国议员发出警告,指称类似行为正对美国 AI 领先地位构成威胁。大规模 “蒸馏” 攻击细节Anthropi
  • 关键字: Anthropic  AI  Claude  聊天机器人  

黄仁勋预告GTC大会将发布突破性AI芯片

  • NVIDIA CEO黄仁勋近日宣布,将在2026年3月15日于加州圣荷西举行的GTC大会上推出一款“前所未见”的新型芯片。据称,这款芯片在运算密度、存储器架构和系统整合方面均实现了重大突破,彰显了NVIDIA在AI运算领域的技术实力与持续创新的决心。 市场分析认为,这款芯片可能与NVIDIA的Vera Rubin系列有关,例如Rubin CPX,也可能是下一代旗舰架构Feynman芯片。此外,还有可能展示与Groq的LPU整合技术。尽管黄仁勋未透露具体细节,但根据他的过往表现,业界对其充满期待。
  • 关键字: 黄仁勋  GTC  AI  

号称专为AI需求研发的ZAM真的能干掉如日中天的HBM吗?

  • AI基础设施竞赛如火如荼,如果说针对AI的处理器和加速器市场还有不同的竞争者瓜分蛋糕,那么AI所需要的存储方面基本上是HBM技术一家独大,三大存储器厂商赚得盆满钵满。集邦咨询预测,2026年全球存储器市场的营收总额将达5516亿美元,按照乐观的估算全球半导体市场规模预计在1.18万亿美元左右,这意味着存储器市场的营收可能占据全球半导体市场的一半左右,什么才是半导体市场的第一大主力不言而喻。 随着全球 AI 算力竞赛加速,真正的瓶颈已不再是 GPU 架构,而是存储器的物理极限。HBM 产能仍被三星
  • 关键字: AI  ZAM  HBM  英特尔  

以芯片设计提升计算效率:每次查询的最低能耗

  • 人工智能芯片消耗的能源中,有多少真正用在了有效计算上?这一问题影响着从软件、系统架构到芯片设计的各个层面。核心要点加快芯片散热只是治标之策,无法解决其背后的深层问题。行业长期面临的挑战,是如何降低人工智能芯片的每查询能耗。数据移动、设计裕量预留、软件效率低下,将成为未来能耗优化的核心突破点。热量问题正严重困扰人工智能芯片,制约着芯片的算力发挥。解决这一问题的思路有两种:要么加快散热速度,要么减少热量产生。两种方法实施起来均非易事,但长期解决方案的核心必然是后者。芯片内部的每一次运算都会消耗能源、产生热量,
  • 关键字: 芯片设计  计算效率  最低能耗  AI  
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