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思科憑借通用商用芯片與光模塊贏得 AI 領域客戶
- 業(yè)內(nèi)皆知，各大超大規(guī)模云廠商、云計算搭建企業(yè)與 AI 模型研發(fā)企業(yè)正全力搭建數(shù)據(jù)中心基礎設施，以此落地自身人工智能發(fā)展規(guī)劃。但占 AI 整體支出規(guī)模近半數(shù)的傳統(tǒng)企業(yè)、電信服務商、政府機構(gòu)、科研院校、新興云服務商及主權(quán)機構(gòu)，其布局動向卻難以摸清。因此業(yè)內(nèi)只能將傳統(tǒng)原始設備制造商的銷售數(shù)據(jù)，視作觀察這一群體動向的參考依據(jù)。不同廠商面向超大規(guī)模云廠商的芯片及整機出貨量差異顯著：IBM 基本無相關(guān)業(yè)務；慧與、戴爾、聯(lián)想相關(guān)業(yè)務體量更大；超微電腦客戶高度集中于少數(shù)頭部大廠，運營模式更貼近原始設計制造商。思科則處于中
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聯(lián)發(fā)科加速AI在地化應用布局
- 聯(lián)發(fā)科AI布局由晶片端延伸至企業(yè)應用與泛在連網(wǎng)場景，除集團旗下「聯(lián)發(fā)創(chuàng)新基地（MediaTek Research）」攜手賽微科技（Cyberon）推動中國臺灣企業(yè)專屬在地化AI應用; 此外，聯(lián)發(fā)科近年積極布局衛(wèi)星直連手機（Direct-to-Cell，D2C）與非地面網(wǎng)絡（NTN）技術(shù)，從生成式AI、語音模型到5G衛(wèi)星通訊，勾勒「端側(cè)AI+無所不在連線」的下一代智能裝置生態(tài)系。聯(lián)發(fā)創(chuàng)新基地與賽微科技攜手，將在20日舉辦「AI Technology Meetup」。 本次合作將結(jié)合聯(lián)發(fā)創(chuàng)新基地在臺灣本地化生
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存儲器轉(zhuǎn)型AI戰(zhàn)略資源 臺廠受惠
- AI服務器帶動高容量DDR5 RDIMM與高容量QLC/TLC，成為單片晶圓產(chǎn)值最高的內(nèi)存產(chǎn)品。 在高階產(chǎn)能稀缺下，韓系及美系內(nèi)存原廠產(chǎn)能配置，全面傾斜AI相關(guān)高產(chǎn)值產(chǎn)品。另一方面，隨Agentic AI推動模型由訓練轉(zhuǎn)向推理，AI數(shù)據(jù)中心CPU需求快速提升，帶動DDR5 RDIMM需求快速成長，對已高度短缺的供給，形成更大壓力。法人認為，未來RDIMM、HBM、eSSD與Switch等服務器相關(guān)內(nèi)存產(chǎn)品，將逐步擺脫過去Commodity屬性，轉(zhuǎn)變?yōu)锳I基礎建設中的核心戰(zhàn)略資源，臺系存儲器制造廠如南亞科、
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國家“算力網(wǎng)”：像用水用電一樣用AI
- 最近，“算力網(wǎng)要來了”的話題刷了屏。簡單來說，國家要把分布在全國各地的數(shù)據(jù)中心、超算中心連成一張“算力版的國家電網(wǎng)”，讓算力像水、電一樣，成為即插即用的公共基礎資源。為什么急？AI的“電表”轉(zhuǎn)得飛快國家數(shù)據(jù)局披露，截至2026年3月，我國日均Token（AI處理信息的基本單位）調(diào)用量已超過140萬億次。相比2024年初的千億級，短短兩年增長了1000多倍；即便對比2025年底的100萬億次，三個月內(nèi)又攀升了40%以上。我們正面臨一個直觀的數(shù)據(jù)爆炸,這種指數(shù)級爆發(fā)的剛需，直接推高了模型使用成本，也讓“找算難
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AI聊天機器人能像醫(yī)生一樣推理嗎？
- 核心要點OpenAI 大語言模型（LLM）在真實急診病例的臨床推理任務中表現(xiàn)超越醫(yī)生。研究界對 AI 臨床推理的評估標準尚無共識，結(jié)果解讀差異巨大。AI 存在編造信息、幻覺等風險，但人機協(xié)同是未來方向。醫(yī)學計算最早目標之一，就是輔助臨床推理—— 即診斷、制定治療方案的決策過程。過去，臨床決策支持系統(tǒng)多為專用規(guī)則引擎，人工編寫癥狀、閾值、用藥交互規(guī)則。如今 AI 能力提升，大語言模型自然成為臨床推理新工具。4 月 30 日《科學》發(fā)表研究：OpenAI 大語言模型（LLM）在真實急診記錄的多項臨床推理任務中
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AI/HPC新世代 COUPE光互連扮要角
- 臺積電技術(shù)論壇聚焦先進制程與系統(tǒng)整合布局。 臺積電業(yè)務開發(fā)組織先進技術(shù)業(yè)務開發(fā)資深處長袁立本指出，AI與HPC應用正加速推動先進邏輯制程演進，臺積電除持續(xù)擴充2納米平臺，也同步強化CoWoS、SoIC與COUPE光互連技術(shù)，讓技術(shù)平臺從單純制程微縮，進一步邁向系統(tǒng)級整合。袁立本表示，AI與新興應用持續(xù)往先進制程移動，未來不只需要更快、更省電的晶體管，也需要封裝、內(nèi)存、供電與光互連同步升級。 臺積電2納米家族已建立N2、N2P、N2X與最新推出的N2U技術(shù)組合，并搭配A16背面供電技術(shù)，滿足客戶多樣化需求。
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研華科技與Axelera AI深化戰(zhàn)略合作 加速推動基于Europa平臺的邊緣AI創(chuàng)新
- 全球物聯(lián)網(wǎng)智能系統(tǒng)與嵌入式平臺廠商研華科技宣布，與開創(chuàng)性的人工智能處理單元（AIPU）解決方案提供商Axelera AI開啟全新戰(zhàn)略合作，共同研發(fā)新一代搭載 Europa AIPU的邊緣人工智能加速模塊。這些聯(lián)合解決方案將與研華現(xiàn)有的產(chǎn)品套件形成互補，瞄準低功耗、高性能的邊緣應用場景。此次合作進一步彰顯了研華致力于融合先進人工智能加速技術(shù)的決心，旨在領先行業(yè)，率先將高性能解決方案推向市場，助力工業(yè)自動化、機器人技術(shù)、智慧城市和醫(yī)學影像等領域的客戶加速邊緣人工智能應用的落地。研華嵌入式事業(yè)部總監(jiān)許維呈（Jo
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重新構(gòu)想AI電源：塑造AI加速的未來（第三部分）
- 現(xiàn)在來探討下一波浪潮——垂直供電。這背后離不開ADI公司不懈的創(chuàng)新。持續(xù)關(guān)注本系列的讀者一定清楚當下的挑戰(zhàn)：AI需要在更小的空間內(nèi)，獲得更充足的電力、更高頻的供電，且絕不允許出現(xiàn)任何差錯。多相PoL改良技術(shù)已經(jīng)取得了長足進步，但倘若連這些創(chuàng)新技術(shù)也無法跟上新一代超高密度AI xPU的發(fā)展步伐，我們該如何應對？垂直供電的興起：AI PCB的新范式傳統(tǒng)供電采用橫向布局，穩(wěn)壓器位于側(cè)面，需要跨越寶貴的PCB空間將電流輸送至負載。然而，當650A連續(xù)電流和1000A以上峰值電流成為標準需求時，即便很短的線路所產(chǎn)生
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前Qwen負責人林俊旸創(chuàng)業(yè)，目標融資規(guī)模為數(shù)億美元
- 據(jù)The Information報道，前阿里通義千問Qwen核心負責人林俊旸正在為其新成立的AI實驗室尋求融資，目標融資規(guī)模為數(shù)億美元。高榕資本和紅杉中國正在洽談參與本輪融資，如果交易完成，這家尚處早期的新AI實驗室估值可能達到約20億美元。不過相關(guān)談判仍在進行中，最終融資金額和估值仍可能發(fā)生變化。有分析認為，此次林俊旸開啟自主創(chuàng)業(yè)，在無營收、無產(chǎn)品的情況下，純靠團隊和創(chuàng)業(yè)方向便被估值百億元，這在國內(nèi)非常罕見，反映出資本對中國AI頂尖人才的極度樂觀。公開資料顯示，林俊旸出生于1993年，碩士畢業(yè)于北京大學
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英特爾宋繼強：以異構(gòu)計算推動物理AI應用落地
- 物理AI，正在成為英特爾發(fā)力AI的重點。近日，英特爾宣布任命Alex Katouzian領導新成立的客戶端計算與物理AI事業(yè)部，直接向公司首席執(zhí)行官陳立武匯報。此前，在2026年第一季度財報電話會議上，陳立武也表示，“物理AI是一個巨大的市場……對我們來說是一個機遇”，同時他也強調(diào)，“物理AI能從CPU中獲益良多，因為CPU在性能功耗比上具有獨特的優(yōu)勢”。所謂物理AI，指的是AI與物理系統(tǒng)的結(jié)合，讓物理載體能夠自主地與現(xiàn)實世界互動并進行回應。雖然已經(jīng)成為業(yè)界的“當紅炸子雞”，但毋庸諱言，要想實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)
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復旦微電擬與復旦大學、國盛投資共建集成電路技術(shù)中心
- 為深度聚焦新一代高端FPGA與PSoC、人工智能和新一代存儲技術(shù)三大核心方向，擬成立集成電路工程技術(shù)融合創(chuàng)新中心。5月12日，復旦微電發(fā)布公告稱，為深度聚焦新一代高端FPGA與PSoC、人工智能和新一代存儲技術(shù)三大核心方向，公司擬與復旦大學、國盛投資簽署三方協(xié)議，共建“復旦大學集成電路工程技術(shù)融合創(chuàng)新中心”一期項目，實現(xiàn)在技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和成果轉(zhuǎn)化等方面的合作共贏。此次合作期限為協(xié)議生效后60個月（5年），復旦微電將向技術(shù)中心提供不超過10億元合作經(jīng)費，涵蓋項目啟動費、研發(fā)經(jīng)費等，資金納入公司年度研發(fā)預
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地平線征程 6 系列集成 Cadence Tensilica Vision DSP，實現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)，合作加速智能駕駛解決方案部署
- 近日，楷登電子 Cadence?宣布，地平線征程??6（J6）已成功將?Tensilica Vision DSP 集成至其系統(tǒng)級芯片中，并實現(xiàn)了規(guī)?；慨a(chǎn)。Cadence Tensilica?將為搭載地平線?J6 系列的多款主機廠車型提供技術(shù)支持。此里程碑標志著?Cadence 與地平線進一步深化合作，雙方共同推動面向大眾市場的智能輔助駕駛解決方案成功落地。地平線征程系列是地平線智能駕駛系統(tǒng)的核心，采用?Tensilica Vision
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HBM 測試向左(前端)遷移，保障 AI 芯片良率
- 更高的高帶寬內(nèi)存（HBM）堆疊與更密的硅通孔（TSV）節(jié)距正在影響 AI 模塊良率。解決方案是將測試在制造流程中進一步左移(更前端工藝)，但這種遷移也伴隨著成本上升。HBM 是 AI 系統(tǒng)的核心組件，隨著需要處理與存儲的數(shù)據(jù)量持續(xù)增長，AI 系統(tǒng)對內(nèi)存的需求近乎無限。過去十年，HBM 堆疊的裸片從 2 層增至 12 層，很快將達到 16 層。與此同時，AI 數(shù)據(jù)中心內(nèi)多裸片封裝中的 HBM 堆疊數(shù)量也從 4 組增至 8 組。如今，HBM 裸片成本已接近 AI 芯片總成本的一半。因此在最終測試中發(fā)現(xiàn)內(nèi)存堆疊
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