英伟达副总裁伊恩・巴克亲手将首批英伟达维拉（Vera）CPU 系统交付给Anthropic、OpenAI、甲骨文云基础设施（OCI）与 SpaceXAI—— 标志着面向智能体的专用 CPU 从发布正式迈入量产交付阶段。面向智能体 AI 而生的全新 CPU 时代智能体 AI 对 CPU 提出了全新要求。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在今年 3 月圣何塞 GTC 大会上，正式发布这款独立的维拉 CPU，将其定位为英伟达下一个价值数十亿美元的核心业务。上周五，这款 CPU 正式从英伟达实验室交付至客户手中。首批
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Vera CPU 英伟达 AI
全球芯片架构霸主Arm正遭遇前所未有的监管危机。5月15日消息，美国联邦贸易委员会（FTC）正式对Arm启动反垄断调查，重点审查其CPU技术授权是否构成非法垄断，同时核查该公司在推进自研芯片过程中，是否存在拒绝授权、降低授权质量等反竞争行为。此次调查导火索源于高通的持续投诉。双方围绕Nuvia收购后的授权纠纷缠斗多年，Arm诉讼接连败诉后，高通转而向美国、欧盟、韩国监管机构发起反垄断举报，直指Arm利用市场支配地位限制竞争。韩国已于2025年11月突击检查Arm首尔办公室，形成多国同步审查的高压态势。行业
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Arm FTC 反垄断 CPU 芯片 架构
如今，全球顶尖超算与人工智能集群大多采用 CPU 负责通用任务与调度、AI GPU 承担大规模并行计算工作负载的模式，以此实现超高水平的艾级（ExaFLOPS）算力。但在中国，行业正呈现出截然不同的趋势 —— 近年来，受美国 GPU 出口禁令限制，国内难以获取足够 GPU 支撑超算建设，因此部署了多款纯 CPU 架构超算，用于人工智能与高性能计算（HPC）任务。例如，中国国家超级计算中心近期就部署了一台算力达1.54 艾级的超算，搭载 20480 颗基于 Armv9 架构的 CPU。澜闪 LX2 处理器“
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澜闪 超算 CPU 华为 Armv9
据韩媒TheElec报道，三星电子计划于2026年第三季度，向全球主要服务器及数据中心厂商批量交付支持CXL 3.1标准的下一代内存模块（CMM-D）样品，待通过客户质量认证后，最快于第四季度启动量产，敲定生产规模与出货计划。TheElec原文援引业内消息称，三星电子拟最快在第四季度，启动CXL 3.1 标准内存产品量产工作；同时计划于第三季度，率先对外送样旗下新一代 CMM-D 内存模块，该产品原生支持 CXL 3.1 规范。CXL是基于PCIe的高速互连技术，可实现CPU、内存与GPU间的高速数据传输
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三星 CXL GPU
AI智能体（Agentic AI）的兴起，正引发关于 AI 系统中 GPU 与 CPU 未来配比的新一轮讨论，Arm 首席执行官勒内・哈斯（Rene Haas）就此发表观点。据Investing.com发布的访谈记录，哈斯表示，尽管单颗芯片上 CPU 数量未必超过 GPU，但从核心数视角看 CPU 有望反超。哈斯指出，随着代理式 AI 规模化落地，CPU 整体需求或将大幅攀升，数据中心所需 CPU 算力可能达到当前水平的四倍以上。他预计，到 2030 年，数据中心 CPU 市场规模有望突破10
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Arm AI智能体 CPU
英特尔公司在北京举办新一代AI工作站平台发布会，推出英特尔® 至强® 600工作站处理器与英特尔锐炫™ Pro B70、B65 GPU。双芯的强强联合，将为AI开发者与企业打造覆盖从日常应用和专业重负载AI应用、且颇具成本效益的高效工作平台。 英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威，阐释英特尔顺应智能体应用需求，利用至强和锐炫的双芯协同，让AI工作站真正做到了能攻、能守、能合 英特尔至强600工作站处理器：四维升级，释放重载算力英特尔至强600工作站
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英特尔 至强600 工作站处理器 锐炫Pro B70 GPU AI工作站
摩尔线程 x 中国移动｜国产GPU率先支撑央企大模型，S5000完成九天35B大模型适配近日，中国移动自主研发的九天35B通用大模型即将正式发布。作为中国移动重要的生态合作伙伴及 “AI 能力联合舰队” 的核心算力成员，摩尔线程基于旗舰级AI训推一体全功能GPU MTT S5000，依托成熟的MUSA软件栈与高性能算子优化，已率先完成九天35B模型的全流程适配与推理验证。这不仅是国产GPU与央企大模型的深度协同，更意味着国产AI算力已具备支撑行业级大模型规模化落地的核心能力。软硬协同优化，释放极致性能本次
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摩尔线程 中国移动 GPU 九天35B 大模型适配
据 Tom’s Hardware 援引消息人士报道，在 CPU 需求异常强劲的背景下，英特尔正在出售原本会被报废或划为低等级的芯片，客户也愿意接受这类产品，为公司带来额外收入。芯片生产时，晶圆边缘的晶粒通常缺陷更多、性能更差，正常情况下无法通过高端规格筛选。但只要芯片仍能运行，英特尔现在会将其降级为低规格 SKU降价出售，而非直接报废。英特尔表示，目前 CPU 需求极为旺盛，几乎所有可用产能都被消化，包括原本应报废或低良率的边缘晶粒，公司全部降级重新分类后售出。均价（ASP）大涨，出货量下滑却 “少卖多赚
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服务器 CPU 英特尔 芯片
中国 AI 推理 GPU 赛道再迎重磅融资。据凤凰网消息，国内 AI 推理 GPU 企业曦望（Sunrise） 完成新一轮超10 亿元人民币融资，估值突破100 亿元，成为中国纯推理 GPU 领域首家独角兽企业。这是 2026 年 AI 需求向推理侧转移背景下，国内 GPU 行业最大单笔融资之一。曦望源自 AI 巨头商汤科技分拆，至今已完成7 轮融资，累计融资额约40 亿元。本轮资金将主要用于：下一代启望 S3（Qiwang S3） 推理 GPU 的量产与交付全栈软件生态建设后续 S4、S5 芯片的持续研
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曦望 GPU
近日，英特尔公司在北京举办新一代AI工作站平台发布会，推出英特尔® 至强® 600工作站处理器与英特尔锐炫™ Pro B70、B65 GPU。双芯的强强联合，将为AI开发者与企业打造覆盖从日常应用和专业重负载AI应用、且颇具成本效益的高效工作平台。 英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威，阐释英特尔顺应智能体应用需求，利用至强和锐炫的双芯协同，让AI工作站真正做到了能攻、能守、能合 英特尔至强600工作站处理器：四维升级，释放重载算力英特尔至强600工作站处理器为专业重负载场景和卓
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AI工作站 英特尔 至强600 工作站处理器 锐炫 GPU
尽管铜并非数据中心内回收量最大的材料，但随着数据中心持续扩建与架构重构，废旧铜材正催生出一条全新的产业链。图片来源：snezhkina/Adobe Stock人工智能数据中心的高速扩张，正为废旧硬件、老旧配件及原材料回收打造出一个全新二级市场。在这一新兴回收经济中，退役 GPU、CPU、内存以及铜材等物料被重新利用，在其他设备中开启 “第二生命周期”，或至少被回收处理以备后续使用。AI 数据中心对 GPU 和 CPU 的更新换代速度，远快于传统 IT 硬件周期。部分硬件在使用三至四年后便会被替换，而在某些
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数据中心 CPU GPU
UALink联盟近日发布了2.0版本通用规范，该版本新增了“网络内运算”功能，旨在实现加速器之间的运算和通信能力。相比1.0版本，2.0在降低延迟和提高带宽使用效率方面有了显著改进，同时增强了AI工作负载分布式训练和推理的扩展性能。 据综合Network World、The Register、SDX Central等报道，UALink联盟成立于2024年中期，由AMD、思科（Cisco）和慧与科技（HPE）等科技巨头支持，目标是创建一个开放、低延迟、高带宽的互连技术，以提供不同于NVIDIA N
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UALink 2.0 GPU 网络标准
精准医疗与药物研发正被人工智能深刻重塑。作为AI for Science（AI4S）领域的核心阵地，解码生命奥秘的关键已从实验观测转向算力与算法的协同突破。蛋白质结构预测、基因组分析与医学影像，构成了生命科学AI的三类关键技术，其能力直接决定了新药研发的效率与精准医疗的进程。然而，作为这三类关键技术之一的蛋白质结构预测模型AlphaFold 3，其训练代码未完全开放，商业使用亦受限，这使得科学家难以基于该模型构建真正自主可控的研发环境。这种技术依赖还面临更深层的合规挑战：蛋白质结构预测与基因组分析涉及大量
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最开始紧缺的是GPU，随后是内存，而如今紧缺的矛头转向了CPU。据半导体行业分析机构Semianalysis Dylan Patel指出，GPU已不再是云厂商的瓶颈，这一角色现已转移至CPU。受Agentic AI爆发式增长影响此前，用于AI的GPU仅执行简单推理任务，随着新模型推出，任务形态发生根本性变化 —— Agentic AI如今被大量用于数据库调用，以及物理仿真、模拟运算等高度依赖CPU的任务。这些频繁的数据库访问与CPU密集型运算，导致云数据中心CPU使用率急剧飙升。这种爆发式需求已导致Git
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在AI热潮推动下，算力需求持续喷发，导致芯片资产出现罕见现象：GPU（图形处理器）的保值能力甚至超过汽车。 以英伟达H100为例，使用3年后仍可维持原价84%，折旧速度远低于一般耐用品，颠覆市场对科技硬件「快速贬值」的既有认知。据财经媒体《商业内幕》（Business Insider）报道，这样的价格表现并非个案，而是整体市场供需失衡的结果。 根据Silicon Data的数据，英伟达不论新款或旧款GPU，近几个月价格全面上升，显示AI算力需求仍持续超过供给。GPU价格颠覆常态 旧款芯片不跌反升过去芯片市
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