谷歌TPU销售提振云收入但挤压现金流

多年来，谷歌一直在生产既能训练人工智能模型又能处理推理工作的芯片，现在，谷歌正将这些任务分离到不同的处理器中，这是其在人工智能硬件领域挑战英伟达的最新举措。 谷歌周三表示，将对其第八代张量处理单元（TPU）进行这项更改。这两款芯片都将于今年晚些时候上市。 谷歌高级副总裁兼人工智能和基础设施首席技术官阿明·瓦赫达特在一篇博客文章中表示：“随着人工智能代理的兴起，我们认为，如果芯片能够根据训练和服务

客户正在疯狂买买买，甚至包括一些有缺陷的CPU芯片。 Intel2026年第一季度财报业绩大幅超预期引发关注。据报道，该公司已证实，已将原本会被当作废品处理的低质CPU推向市场获利，而面对极度旺盛的行业需求，下游客户对这些芯片照单全收，甚至出现了抢购的情况。 4月23日，Intel发布2026财年第一季度财报。财报显示，公司当期营收达136亿美元，远超市场预期的123.6亿美元；非GAAP毛利率达

点击下方关注公众号：电源漫谈 关注，分享，点赞，赞赏，在看，支持优质内容！ 在大型数据中心训练越来越大的人工智能模型，需要日益强大的计算能力，并且要将多达 10 万个处理器集群到一台虚拟机中。这将在三个层面带来挑战： 为现代处理器供电，使其能承受更高的负载电流和强烈的瞬时负载变化。预计，在本十年内，每个处理器的安培数将达到 10,000 安培，这与当今的需求相比是数量级的增长。 为人工智能

长期以来，能源消耗一直是数据中心运营商关注的重要问题，随着AI的兴起，这一挑战变得更加严峻。为了支撑AI工作负荷的爆发式增长，数据中心对电力的需求逐年攀升，因此实现尽可能高的能效至关重要。 英飞凌提出了一项战略，旨在提升从电网到核心的整个能源系**统性能**。本文将重点探讨AI如何推动数据中心架构升级，以及这些变化对服务器和机柜技术带来的影响。具体而言，我们将介绍数据中心通过向48V架构转型以提升

一篇论文搅动万亿市场，存储芯片的天塌了... 谁也未曾料到，本周三美股开盘，存储芯片板块遭遇「黑色时刻」，巨头股价全线飘绿—— 截至收盘，美光科技下跌4%，西部数据下跌4.4%，希捷下跌5.6%，闪迪更是重挫6.5%。 引发这场抛售地震的导火索，正是谷歌发布的TurboQuant压缩算法。 众所周知，大模型跑起来时，KV缓存（KV cache）简直是内存界的「吞金兽」。 为了不重复计算之前的To

本文介绍了Chiplet技术对芯片体积减少的作用，及其关键互连技术。 传统芯片设计依靠不断缩小晶体管尺寸来提升性能，但这一路径正面临越来越高的成本和良率压力。Chiplet技术提供了一种新的思路：将原本集成在一颗芯片上的不同功能模块拆分为多个独立的小芯片，再通过先进封装技术将它们重新集成为一个完整的系统。从外部看，它仍然是一颗芯片；但从内部看，它已经是一个由多个芯粒组成的系统。 为什么需要Chip

本文将介绍供电体系的垂直供电（Vertical Power Delivery，VPD）现状和发展趋势。 AI芯片供电为何面临瓶颈 随着AI处理器功耗迈入千瓦级别，供电体系正在从传统的平面供电向垂直供电（Vertical Power Delivery，VPD）演进。VPD并非简单的电源小型化，而是一场系统级供电架构的重构。 AI处理器的算力扩展带来了更高的功耗。当核心电压维持在0.6V至0.8V左右

点击下方关注公众号：电源漫谈 关注，分享，点赞，赞赏，在看，支持优质内容！ 根据相关分析，服务器主板将采用高压直流（HVDC）供电。随着现代GPU功耗不断攀升，且每个机架需要集中更多的GPU，机架功率水平将很快扩大到1兆瓦及以上。这些功率等级使得向HVDC架构转变成为必要，这将取代成熟的48V生态系统,这里似乎具有和车载电源相似的发展趋势。 从48V总线架构到800V或±400V架构的过渡将在每

Molex 大电流解决方案： 赋能高效数据中心的未来 2026年6月11日 10:00-11:30 座谈简介 随着 AI 、云端运算与高带宽应用的爆炸性成长，数据中心正面临能耗与效能的双重挑战。如何在有限空间中提供稳定、高效且安全的电力传输，成为下一代数据中心竞争力的关键。 本次直播将深入解析 Molex 完整大电流连接器与电源分配解决方案，如何协助下一代数据中心： 1. 提升能源效率，降低散热压

同样的GPU，推理速度提升8.3倍；80页合同，AI不用OCR就能读懂并回答问题——这些不是实验室PPT，而是小米AI团队刚拿到ACL 2026录用的7篇论文背后的真实技术突破。 ACL（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）是计算语言学与自然语言处理领域国际公认的顶级学术会议，CCF-A类。本届会议将于20

当地时间5月6日（北京时间5月7日凌晨），埃隆·马斯克在社交媒体X平台发文宣布，xAI将作为独立公司解散，正式并入SpaceX并更名为SpaceXAI。马斯克在回复特斯拉投资者Sawyer Merritt的帖子时写道："xAI将作为独立公司解散，所以它将仅剩SpaceXAI，即SpaceX的AI产品。"此番表态意味着这家估值曾高达2500亿美元的AI独角兽，在独立运营近三年后彻底终结其独立法人地位

这段时间，由于各种因素，市场确实很难做，但Memory（主要是海外）和光却都表现的不错，OFC期间，各家公司都展示对未来乐观的预期。这篇文章我们聊一下本周讨论度非常高的XPO，解析一下Arista XPO的White Paper，看下有哪些市场可能忽略的一些细节。 “光"话题的讨论向来是比较激烈，海外某个大V因为写了CPO进展超预期的文章，被骂的已经删除了自己的专栏。笔者之前因为转了一篇citi对

过去两年，人工智能的叙事几乎被数据中心所主导。超大规模算力集群、千亿参数模型、以及不断攀升的功耗曲线，构成了这一轮AI浪潮的主舞台。 但在云端之外，另一条同样重要的技术路径正在逐渐清晰——AI正从集中式计算，走向分布式部署，从数据中心下沉到边缘设备，最终进入真实世界的各类物理系统之中。 AI不光是依赖云端的极致算力，同时也需要在本地完成低时延推理或者与云端进行分布协同。这已经成为了一个关于性能、功

12V和6V解决方案完善了意法半导体已有的800VDC转50V转换级解决方案未覆盖的电压区间，并在英伟达GTC 2026大会上亮相 现在，意法半导体拥有完整的800VDC配电链路的全链方案组合，能够满足千兆瓦级计算基础设施的电力需求 这些解决方案融合了意法半导体的功率、模拟和混合信号技术，并在芯片和封装级采用定制化设计 近日，意法半导体（ST）宣布扩展其800VDC功率转换解决方案

4月20日晚间，芯原股份披露最新订单情况，2026年1月1日至4月20日新签订单实现显著增长，而订单的爆发式增长的原因，核心源于公司在AI ASIC赛道的技术深耕与全面布局，其背后是公司在半导体IP、芯片定制等核心技术领域的长期积累与持续突破。 | AI ASIC技术契合算力需求变革 芯原股份此次披露的新签订单中，绝大部分为一站式芯片定制业务订单，其中AI算力相关订单占比超85%，核心聚焦于云侧

为降低芯片组件间延迟，同时在单封装内为计算引擎及网络专用集成电路集成更多电路，芯片设计厂商跳出二维平面架构、开启元器件垂直堆叠已是大势所趋。 高带宽内存（HBM）堆叠已率先实现 DRAM 内存的垂直化。相较于负责数据传输与运算的专用芯片，内存芯片功耗更低，因此 HBM 堆叠的实现难度相对更低。业界现已采用 2.5D 堆叠技术，通过中介层将 GPU、XPU 等计算芯片与 HBM 堆叠内存互连；AMD

人工智能 (AI) 正通过前所未有的硬件驱动型投资超级周期重塑全球技术格局。到 2030 年，用于 AI 优化数据中心的资本支出 (CapEx) 预计将超过 7 万亿美元，这一规模是以往任何计算转型都无法比拟的。这一激增反映了两大结构性转变的融合：生成式 AI 模型的产业化以及能够训练和服务万亿参数系统的超大规模计算园区的物理建设。仅超大规模数据中心运营商就占了其中的 3200 多亿美元，亚马逊投

AI技术应用正在深刻影响各行各业，而且呈现出愈加割裂的群体态度。 近日，OpenAI CEO奥特曼的家先后遭受燃烧瓶和枪击袭扰，公众对于以ChatGPT等为代表的AI助手应用，对其生活、工作以及职业发展、生存挑战的「声讨」已经上升到真实社会层面的暴力事件程度。 美国并不是孤例。今年2月，数百名反人工智能抗议者在伦敦国王十字发起抗议活动，这里是OpenAI、Meta和谷歌DeepMind英国总部所在

季度收入创下 816 亿美元的纪录，较去年同期增长 85% 数据中心季度收入创下 752 亿美元的纪录，较去年同期增长 92% NVIDIA 宣布新增 800 亿美元股票回购授权，季度现金分红从每股 0.01 美元增至每股 0.25 美元 NVIDIA 今日宣布，截至 2026 年 4 月 26 日的第一季度收入为 816 亿美元，较上一季度增长 20%，较去年同期增长 85%。

据外媒CNBC最新报道，亚马逊已同意，作为其人工智能基础设施扩展协议的一部分，将向AI初创公司Anthropic追加投资高达250亿美元。 这一决定不仅是对Anthropic技术实力的高度认可，更是亚马逊在AI算力领域构建长期护城河的关键落子。此前，亚马逊已累计向Anthropic投入80亿美元，此次追加投资后，亚马逊与Anthropic的深度绑定关系将进一步巩固。 Anthropic方面同步宣布