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
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平台的需求。为了满足这些需求，AMD 正扩展其 AMD 锐龙（Ryzen™）
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AMD 嵌入式处理器
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
算力瓶颈往往不是计算，而是数据传输。AI训练需要不断在服务器之间交换数据，例如梯度同步和模型参数更新。在这条高增长赛道上，博通与Marvell的脱颖而出，并非偶然，而是技术、资金、客户、战略四大维度长期积累的必然结果。
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GPU 定制芯片 AI硬件
近年来，中国获取英伟达高端芯片的限制持续收紧，而这些限制反而为国内芯片企业创造了前所未有的增长机遇。据 21 世纪经济报道消息，中国芯片设计企业营收实现增长，寒武纪、摩尔线程、元心科技等企业业绩大幅提升。值得关注的是，据爱集微指出，长期困扰中国芯片企业的盈利难题在 2025 年取得突破性进展：寒武纪业绩大幅扭亏为盈，摩尔线程、元心科技等 GPU 企业的亏损则大幅收窄。寒武纪 2025 年成功扭亏为盈21 世纪经济报道数据显示，寒武纪 2025 年营收达 64.97 亿元，同比激增 453%；净利润为 20
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GPU 寒武纪 摩尔线程 元心科技
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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据彭博社报道，美国政府正起草全新的全面出口管制条例，该条例将赋予美方审批美国企业生产的几乎所有先进人工智能加速器全球出货的权力，涉及企业包括超威（AMD）与英伟达（Nvidia）。新规将把现有的基于国家的限制措施升级为全球许可制度，同时让特朗普政府掌握批准或否决大规模人工智能基础设施建设的决定权。这一条例的严苛程度，远超拜登政府时期备受诟病的人工智能扩散规则。全新出口监管体系：按算力规模设立分级许可制度美国政府拟推出的这套出口监管体系，将依据计算规模设立分级许可制度：小型批次的产品出货将适用简化审核流程；
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美国政府 英伟达 AMD 人工智能硬件 全面出口管制
网络技术初创企业 Ayar Labs 公司完成一轮 5 亿美元后期融资，公司估值达 37.5 亿美元。此轮 E 轮融资由纽伯格・伯曼公司领投。Ayar Labs 在 3 月 3 日晚间发布的融资公告中表示，英伟达、超威半导体（AMD）、联发科等企业及其他多家投资方共同参与了本轮融资。截至目前，该公司累计外部融资额已达 8.7 亿美元。传统服务器集群中的芯片通常通过铜线传输数据实现互连，而 Ayar Labs 专注研发光共封装（CPO）硬件，采用光信号形式传输数据包。该公司称，其光共封装技术相比铜基互连方案
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在扩展 AI 工作负载的过程中，你会遇到的问题之一就是 KV 缓存耗尽 HBM 内存，这会限制 AI 应用的 “记忆” 容量，并导致用户体验下降。针对这一问题，英伟达及其合作伙伴正在开发全新的 上下文内存存储平台（Context Memory Storage，CMX）。上周在美国犹他州盐湖城举办的首届 VAST Forward 大会上，英伟达与 VAST Data 的代表演示了 CMX 如何突破 GPU 内存墙。 KV 缓存是现代 AI 技术栈的固有组件。有了 KV 缓存，用户不必每天早上 7
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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
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人工智能正逐步切入可编程逻辑的设计与管理领域，凭借技术优势简化并加速设计流程中的多个关键环节。尽管现场可编程门阵列（FPGA）和数字信号处理器（DSP）的效率仍不及专用硬连线芯片，但在生命科学、人工智能处理、汽车电子以及 5G/6G 芯片等需求快速迭代的市场中，二者仍具备不可替代的价值。现场可编程特性不仅能适配新协议、新标准的升级迭代，支持硬件架构的灵活修改，还能像一块 “空白画布”，灵活承载各类工作负载。英特尔Altera事业部业务管理集团负责人文卡特・亚达瓦利表示：“芯片外围配有可编程的输入输出环，可
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综合韩国媒体《首尔经济》、New Daily等报道，2026年2月12日清晨，三星天安园区使用大型低震动运输车，完成全球首批HBM4量产产品的出货。三星表示，本次出货的HBM4最高运行速率达13Gbps，远超行业此前预期的11.7Gbps，相较JEDEC标准的8Gbps快46%，也较前一代HBM3E的9.6Gbps提升超过35%。由于实际性能超出英伟达的规格要求，市场消息显示：在HBM3E阶段对三星产品持谨慎评估态度的英伟达，在测试三星HBM4样品后，反而主动要求提前量产进度。有分析认为，这批HBM4将搭
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三星 HBM4 英伟达 GPU
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
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Meta 超级大单 股权绑定 AMD 算力 AI
如今科技领域似乎一切都围绕AI展开，而事实也的确如此。在计算机内存市场，这一点体现得尤为明显。为AI数据中心中GPU及其他加速芯片提供支持的DRAM需求极其旺盛、利润空间巨大，导致原本用于其他领域的内存产能被分流，价格也随之暴涨。据Counterpoint Research数据，本季度截至目前，DRAM价格已上涨80%～90%。电子行业为何会陷入这一困境？当前局面是DRAM行业周期性繁荣与衰退叠加前所未有的AI硬件基础设施建设浪潮共同导致的结果。供需剧烈波动的核心要理解这一事件的来龙去脉，就必须认识到造成
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