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
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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TPU AI
12月17日消息，华为智能汽车解决方案业务单元（下称“车BU”）的分拆工作即将完成，其资产将注入深圳引望智能技术有限公司。近日，两名接近车BU的人士透露，引望计划在2025年元旦启动独立运作。华为于2019年设立车BU，明确宣布不造车，要做智能汽车时代的增量零部件供应商。为了推进智能驾驶等系统软件上车，华为车BU启动了行业内没有尝试过的深度合作方案HI（Huawei Inside）。HI模式是指合作车企的产品使用华为全栈智能解决方案，尤其是智驾系统。2021年，华为终端在美国制裁压力下介入汽车业务，希望创
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华为 汽车 智能驾驶系统
12 月 13 日消息，工信部决定成立部人工智能标准化技术委员会，编号为 MIIT / TC1，主要负责人工智能评估测试、运营运维、数据集、基础硬件、软件平台、大模型、应用成熟度、应用开发管理、人工智能风险等领域行业标准制修订工作。第一届工业和信息化部人工智能标准化技术委员会由 41 名委员组成，秘书处由中国信息通信研究院承担。姓名标委会职务工作单位职务 / 职称郑志明主任委员中国科学院院士余晓晖常务副主任委员中国信息通信研究院院长刘贤刚副主任委员中国电子技术标准化研究院副院长王蕴辉副主任委员工业和信息化
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人工智能 AI
中金公司研报称，2024年半导体及元器件整体处于景气上行阶段，预计2025年库存、供需趋稳，AI云、端需求落地，国产要素迎来新周期。预计2025年AI换机潮有望拉动半导体设计板块下游需求增长加快。看好AI驱动下的云、端侧算力芯片需求扩容，个股alpha层面看好产品结构拓展对相关公司业绩的拉动，并建议关注并购重组为部分赛道带来的投资机会。预计2025年芯片制造的供需或将趋近平衡，产能利用率维持在合理水平；其中，先进制程制造的研发有望持续推进，带动设备、零部件、材料和设计工具的发展。
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AI 半导体 算力芯片
12 月 12 日消息，谷歌今天（12 月 12 日）发布博文，宣布正式向 Google Cloud 客户开放第六代 TPU Trillium，希望凭借大的计算能力、高效的性能和可持续特性，更好推动 AI 模型发展。Trillium TPU 是 Google Cloud AI 超级计算机（AI Hypercomputer）的关键组件，是一种突破性的超级计算机架构，采用了一个由性能优化的硬件、开放软件、领先的机器学习框架和灵活的消费模型组成的集成系统。曾于今年 5 月有报道，在 I/O 开发者大会上，谷歌正
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谷歌 TPU 芯片 AI
据悉，亚马逊（AWS）推出了第三代AI训练芯片Trainum3，是首款采用3nm工艺节点制造的AWS芯片，首批实例预计将于2025年底上市。自从2018年推出基于Arm架构的CPU Graviton以来，亚马逊一直致力于为客户开发自研的芯片产品，Trainium是专门为超过1000亿个参数模型的深度学习训练打造的机器学习芯片。在2024年re:Invent大会上，AWS宣布Trainium2正式可用，其性能比第一代产品提升4倍，可以在极短的时间内训练基础模型和大语言模型。亚马逊发起新挑战亚马逊将推出由数十
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